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Enregistrement W15299644 · doi:10.2175/106143006x95401

Effects of Nitrogen and Phosphorus Limitation on the Activated Sludge Biomass in a Kraft Mill Biotreatment System

2006· article· en· W15299644 sur OpenAlexaff
Jasmine Bhathena, Brian T. Driscoll, Trevor C. Charles, Frederick S. Archibald

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryNitrogenPhosphorusActivated sludgePulp and paper industryEffluentEnhanced biological phosphorus removalExtracellular polymeric substanceWastewaterPaper millMixed liquor suspended solidsPulp millKraft processPulp (tooth)BioreactorChemical oxygen demandSewage treatmentBiomass (ecology)Environmental chemistryKraft paperEnvironmental engineeringEnvironmental scienceAgronomyOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlike wastewater, pulp and paper mill effluents are generally severely deficient in bioavailable nitrogen and phosphorus. The influence of nitrogen and phosphorus limitations on steady-state or typical pulp and paper mill activated sludge floc properties and performance was studied using a bioreactor-fed synthetic raw mill effluent and seeded with mill activated sludge. Limitation of either nitrogen or phosphorus decreased growth, five-day biochemical oxygen demand, and suspended solids removal. Nitrogen limitation greatly enhanced activated sludge floc poly-beta3-hydroxybutyrate (PHB), but not carbohydrate or extracellular polymeric substances (EPS). In contrast, phosphorus limitation increased total floc carbohydrate and EPS, but not PHB. The flocs showed little ability to store either nitrogen or phosphorus. Nitrogen limitation, but not phosphorus limitation, produced much more negative net floc surface charge, increasing fines, while phosphorus limitation, but not nitrogen limitation, increased the floc bound water content and surface hydrophobicity and decreased fines.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,778

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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