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Enregistrement W174942030 · doi:10.2166/wst.2005.0671

Performance comparison of a pilot-scale membrane bioreactor and a full-scale sequencing batch reactor with sand filtration: treatment of low strength wastewater from a northern Canadian Aboriginal Community

2005· article· en· W174942030 sur OpenAlexaffabout
Kristinn Cameron Frederickson

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluentWastewaterMembrane bioreactorSequencing batch reactorEnvironmental scienceFiltration (mathematics)Sewage treatmentBioreactorSuspended solidsEnvironmental engineeringWaste managementTotal suspended solidsPulp and paper industryChemistryEngineeringChemical oxygen demand

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern Aboriginal communities in Canada suffer from poor wastewater treatment. Treatment systems on 75% of Manitoban Aboriginal communities produce substandard effluent despite the presence of sophisticated treatment systems. A 200-litre, pilot-scale membrane bioreactor (MBR) was established on the Opaskwayak Cree Nation to investigate the feasibility of MBRs in mitigating Aboriginal wastewater treatment issues. The pilot system was remote controlled and monitored via the Internet using the program pcAnywhere. The community utilized two existing sequencing batch reactors (SBR) and three sand filters for wastewater treatment. The community wastewater was relatively weak and highly fluctuating which led to poorly settling sludge that readily fouled the sand filters. A comparison study between the MBR and SBR was undertaken from September to December 2003. Operated at a 10-hour hydraulic retention time and 20-day solids residence time, the MBR outperformed the SBR and sand filtration on BOD and suspended solids removal. Furthermore, the MBR showed high levels of nitrification despite relatively cold water temperatures.

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 enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,943

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 technologies0,0000,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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