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Enregistrement W1973002611 · doi:10.1002/jctb.1432

Pilot‐scale demonstration of pre‐fermentation for enhancement of food‐processing wastewater biodegradability

2006· article· en· W1973002611 sur OpenAlexafffund
Zhongda Xu, George Nakhla

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWastewaterChemical oxygen demandAnaerobic exerciseHydraulic retention timeBiodegradationChemistryPulp and paper industryUltrafiltration (renal)PhosphorusBiochemical oxygen demandBioreactorNutrientFood scienceWaste managementEnvironmental scienceEnvironmental engineeringChromatographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A pilot‐scale anaerobic/aerobic ultrafiltration system was tested to treat high‐strength tomato‐processing wastewater, to achieve stringent dry‐ditch discharge criteria of soluble biochemical oxygen demand (SBOD) <10 mg dm −3 , total suspended solids <10 mg dm −3 , ammonia nitrogen <3 mg dm −3 and soluble phosphorus <0.5 mg dm −3 . The anaerobic/aerobic system achieved 99.4% SBOD removal, 91.9% NH 3 N removal and 100% phosphorus removal at an overall hydraulic retention time of 1.5 days and solids retention time of 5 days during the tomato canning season. Respirometric studies confirmed that the pretreatment of tomato‐processing wastewater in the anaerobic reactor increased the readily biodegradable fraction, improved kinetics, and eliminated nutrient deficiency problem. Copyright © 2006 Society of Chemical Industry

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,491

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
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 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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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