Treatment of tannery wastewater using hybrid upflow anaerobic sludge blanket reactor
Notice bibliographique
Résumé
In India, and in the State of Tamilnadu, tanning is a small-scale industry. During the tanning process, a huge volume of wastewater is generated and in most cases it pollutes the environment. In the present study, an attempt has been made to treat the tannery wastewater by using hybrid upflow anaerobic sludge blanket (hybrid UASB) reactors that offer the advantages of both fixed film and upflow sludge blanket treatment over a period of 370 d, at two different hydraulic retention times (HRT) viz., 60 and 70 h. The average concentration of COD and tannin in the influent tannery wastewater used was 14 000 mg/L and 1987 mg/L, respectively. The reactor performed to its maximum at an organic loading rate (OLR) of 2.74 kg COD m–3 d–1 and 3.14 kg COD m–3 d–1 at a HRT of 70 and 60 h, respectively. Increase in OLR beyond 2.74 kg COD m–3 d–1 and 3.14 kg COD m–3 d–1 caused a gradual decrease in COD removal efficiency. The degradation of inhibitor substance such as tannin during the anaerobic digestion was investigated and it was in the range of 65–91% at a HRT of 70 h and 63–89% at a HRT of 60 h. The performance of the reactor with reference to COD, TS removal, and biogas production were also evaluated.Key words: anaerobic treatment, hybrid-UASB, tannery wastewater, biogas.
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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 ».