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Enregistrement W1975610562 · doi:10.1002/jctb.1452

Parametric study of the factors influencing simultaneous denitrification and enhanced biological phosphorus removal

2006· article· en· W1975610562 sur OpenAlexaff
Ajay Patel, Alpesh Gohil, George Nakhla

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDenitrificationAnoxic watersDenitrifying bacteriaChemistryPhosphorusEnhanced biological phosphorus removalAnaerobic exerciseBioreactorPulp and paper industryEnvironmental chemistryNitrateAcclimatizationActivated sludgeEnvironmental engineeringEnvironmental scienceNitrogenSewage treatmentBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, the effect of various factors such as C:N ratio, carbon source, percentage P content in the sludge influencing the simultaneous denitrification and enhanced biological phosphorus removal was investigated in batch tests on bean and tomato waste sludge from an upflow anaerobic sludge blanket reactor–anoxic/aerobic system and municipal sludge from a circulating fluidized bed bioreactor. A correlation between the change in redox potential and rate of P release was developed. Interestingly, maximum P release was observed at positive redox potential in some of the batch tests. Simultaneous denitrification and P release under anoxic conditions was observed during all the batch tests. Sludge acclimatization improved the efficiency of the sludge and proved independency of maximum specific denitrification rate and P content of sludges. The contribution of denitrifying PAOs to anoxic P uptake was determined through the denitrification control test at an initial level of PO4‐P of 100–120 mg dm−3. 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 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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: 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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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