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Enregistrement W174983118 · doi:10.2175/106143007x176004

Performance of Anaerobic Waste Activated Sludge Digesters After Microwave Pretreatment

2007· article· en· W174983118 sur OpenAlexaff
Çiğdem Eskicioğlu, Ronald L. Droste, Kevin J. Kennedy

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryAnaerobic digestionMesophileChemical oxygen demandBiogasVolatile suspended solidsActivated sludgeTotal dissolved solidsPulp and paper industryBiogas productionFood scienceWaste managementWastewaterBacteriaEnvironmental engineeringMethaneOrganic chemistryBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effects of microwave pretreatment on waste activated sludge (WAS) in mesophilic semicontinuous digesters with acclimatized inoculum at solids retention times (SRTs) of 5, 10, and 20 days are presented. Batch digesters determined optimum microwave temperature, intensity, WAS concentration, and percentage of WAS pretreated for highest WAS solubilization (soluble to total chemical oxygen demand ratio [SCOD:TCOD]) and biogas production. Pretreatment results indicated the potential to damage floc structure and release 4.2-, 4.5-, and 3.6-fold higher soluble proteins, sugars, and SCOD:TCODs compared with controls, with nucleic acid release. Pretreatment increased dewaterability and bioavailability of WAS with 20% higher biogas production compared with controls in batch digestion. In semicontinuous digesters, relative (to control) improvements in removals dramatically increased, as SRT was shortened from 20 to 10 to 5 days, with 23 and 26% higher volatile solids removals for WAS pretreated to 96 degrees C by microwave and conventional heating at a 5-day SRT.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations76
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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