Superoxygenation: analysis of oxygen transfer design parameters using high-purity oxygen and a pressurized column
Notice bibliographique
Résumé
There remains significant potential for improvement in oxygen transfer efficiency, which can account for 60% of water and wastewater treatment energy requirements. This research examined superoxygenation, or aerating water under pressure with high-purity oxygen gas. Examined were the effects superoxygenation has on five key aeration design parameters: the mass transfer coefficient (KLa), saturation concentration ([Formula: see text]), standard oxygen transfer rate (SOTR), standard aeration efficiency (SAE), and standard oxygen transfer efficiency (SOTE). This research compared values under pressures of 0, 50, 100, 150, and 200 kPa using air and pressure swing adsorption (PSA) generated oxygen. It was found that with increasing pressure for both air and PSA oxygen: KLa decreased, [Formula: see text] increased, SOTR and SAE remained constant, and SOTE increased. While comparing air and PSA oxygen, oxygen was found to have a similar KLa, larger [Formula: see text], SOTR, and SOTE, and a lower SAE. It was concluded that superoxygenation is a viable method for increasing oxygen transfer and could potentially reduce oxygenation costs in water treatment processes.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».