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Enregistrement W1560510545 · doi:10.2166/wst.2004.0153

Multi-component kinetics of activated sludge treatment of bleached kraft mill effluent

2004· article· en· W1560510545 sur OpenAlexaff
Steve S. Helle, Sheldon J.B. Duff

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivated sludgeEffluentChemical oxygen demandBiodegradationKraft paperPulp and paper industryPaper millWastewaterVolatile suspended solidsBiochemical oxygen demandChemistrySequencing batch reactorMixed liquor suspended solidsWaste managementFraction (chemistry)Batch reactorDegradation (telecommunications)Sewage treatmentSubstrate (aquarium)ChromatographyOrganic chemistryCatalysisEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the discrepancies between the BOD removal rates measured during short term assays and those measured during continuous activated sludge treatment of bleached kraft mill effluent (BKME). A combination of batch tests and fed batch tests with oxygen uptake rate (OUR), chemical oxygen demand (COD), biochemical oxygen demand (BOD), and mixed liquor volatile suspended solids (MLVSS) measurements were used to characterize the degradation rates for the activated sludge treatment of BKME and to divide the soluble readily biodegradable substrate into two to five separate fractions based on biodegradation rates. The removal rates varied by over an order of magnitude between the most readily degradable substrates (1 x 10(-3) mg COD/mg MLVSS minute), and the more slowly degradable substrates (2 x 10(-5) mg COD/mg MLVSS minute). If the readily biodegradable fraction of BKME was modeled as one substrate, initial rate kinetic measurements from batch tests were heavily influenced by the fractions with the greatest degradation rates, while any remaining BOD in the treated effluent was predominantly from the slowly degradable fraction, giving inconsistent results. Taking the multi-component nature of the wastewater into account, batch test results can be used to predict fed-batch and continuous activated sludge reactor performance.

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 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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