Microwave Enhanced Advanced Oxidation Process Application to Treatment of Dairy Manure
Notice bibliographique
Résumé
Microwave heating is a dielectric heating process, in which heat is generated via the interaction of dielectric materials with electromagnetic radiation.The dielectric constant is a measure of the material's capacity to retard microwave energy as it passes through, while the loss factor is a measure of the material's capacity to dissipate the energy.The materials with high loss factor are easily heated through microwave irradiation.Energy dissipation mechanism in the materials is via ionic conduction and dipolar rotation.Generally, the dielectric properties of a material are related to temperature, moisture content, density and material geometry.Microwave heating has the advantages of higher heating rates, no direct contact between the heating source and heating material, selective heating, reduced equipment size and better process control than those of conventional heating.Moreover, both DNA and bacterial cellular membranes can be damaged by microwave irradiation.Such an effect on the treatment process, besides heating, is referred to as the athermal effect (Hong et al. 2006).Microwave heating has been applied in various processes and manufacturing industries, such as food process, wood drying and waste treatment process (Jones, et al., 2002).For the sewage wastewater treatment industry, there are many applications of microwave heating on sludge treatment for reducing volume, improving dewaterability, enhancing digestibility, enhancing nutrient release, pathogen destruction, and stabilizing heavy metal (
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».