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Enregistrement W115188474 · doi:10.2175/106143014x14062131178475

Treatment of Combined Sewer Overflows Using Ferrate (VI)

2014· article· en· W115188474 sur OpenAlexafffund
Rohan Gandhi, Ajay K. Ray, Virender K. Sharma, George Nakhla

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemical oxygen demandTotal suspended solidsBiochemical oxygen demandVolatile suspended solidsEffluentChemistryWastewaterSuspended solidsPhosphorusActivated sludgeOxygenNuclear chemistrySewage treatmentWaste managementEnvironmental chemistryPulp and paper industryEnvironmental engineeringEnvironmental scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the results of a study conducted on the treatment of combined sewer overflows using ferrate (VI) [Fe (VI)]. At a Fe (VI) dose of 0.24 mg/L, total chemical oxygen demand (TCOD), soluble chemical oxygen demand (SCOD), total biochemical oxygen demand (TBOD5), soluble biochemical oxygen demand (SBOD5), total suspended solids (TSS), volatile suspended solids (VSS), total phosphorus (TP), total nitrogen (TN), and soluble TN removal efficiencies of 71, 75, 69, 68, 72, 83, 64, 38, and 36%, respectively, were achieved. Kinetic studies revealed that a contact time of only 15 minutes is sufficient to achieve secondary effluent criteria. An innovative technique of using primary sludge (PS) and thickened waste activated sludge as a source for the in situ synthesis of ferrate was developed. A comparative study of treatment efficiencies achieved by Fe (VI) generated from different sources was done. At 0.1 mg/L dose of Fe (VI) synthesized from PS, TCOD, SCOD, TSS, VSS, TP, and TN removal efficiencies of 60, 62, 63, 67, 30, and 25%, respectively, were achieved.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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