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Enregistrement W1826906912 · doi:10.1139/er-2015-0046

Advances in the biological removal of sulphides from aqueous phase in anaerobic processes: A review

2015· review· en· W1826906912 sur OpenAlexvenueno aff
L. Guerrero, Silvio Montalvo, César Huiliñir, José Luis Campos, Andrea Barahona, R. Borja

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogasMethaneWaste managementAnaerobic digestionEnvironmental scienceHydrogen sulphideAnaerobic respirationAnaerobic exerciseChemistryEnvironmental chemistryPulp and paper industrySulfurEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we review the latest developments in biological methods used in the removal of hydrogen sulphide, present in the liquid phase in anaerobic reactors. The toxicity of H2S to methane-forming microorganisms and the problems caused by the presence of this compound in the biogas generated during this process, as well as the main causes of hydrogen sulphide generation in anaerobic processes of wastes are also reviewed. We especially discuss the fundamentals in applying micro-aerobic conditions to remove dissolved hydrogen sulphide from the aqueous phase of an anaerobic reactor. The alternative technology of simultaneous removal of sulphide, nitrate, and organic matter is under recent investigation. Therefore, this review paper includes a study and analysis of the microbiological basis of this technology, the physical and chemical factors that influence the process and the potential application of this technology on different types of wastewaters and situations. Also considered are the fundamentals of both biofilm reactors and microbial fuel cells desulphurization. Because relatively few studies on modeling desulphurisation processes are available, we discuss the advances made in that area.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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