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Enregistrement W1474223528 · doi:10.2175/106143006x111970

Use of Acid Preconditioning for Enhanced Dewatering of Wastewater Treatment Sludges from the Pulp and Paper Industry

2007· article· en· W1474223528 sur OpenAlexaff
Talat Mahmood, Allan Elliott

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensMPB Technologies & Communications (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDewateringFlocculationWastewaterWaste managementActivated sludgeSewage treatmentPulp and paper industryEnvironmental scienceOrganic polymerChemistryEnvironmental engineeringPolymerEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In municipal and industrial practices, wastewater treatment sludges are generally conditioned with organic polymers before dewatering. The dewatering polymers are expensive and contribute significantly to the overall sludge management cost. This paper discusses a preconditioning strategy that holds great promise for enhancing dewatering properties of wastewater treatment sludges, while reducing the cost. In this approach, the waste activated sludge (WAS) is briefly preconditioned with an acid before flocculating with an organic polymer. Experimental results showed that acid preconditioning significantly enhanced dewatering. Separately acidifying WAS and subsequently combining it with primary sludge produced higher presscake solids than acidifying the combined sludge to the same final pH. Acidification exhibited the added benefit of reducing Escherichia coli counts in sludge, thus improving its biological character. This may provide flexibility in choosing a beneficial use application.

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)0,001
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 consensuellesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,223 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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