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Enregistrement W1980624937 · doi:10.1007/s10295-003-0026-4

Biofiltration eliminates nuisance chemical odors from industrial air streams

2003· article· en· W1980624937 sur OpenAlexaff
Zarook Shareefdeen, Brian Herner, Derek Webb, Steve Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Microbiology & Biotechnology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensBiorem Technologies (Canada)University of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilterNuisanceOdorEnvironmental scienceWaste managementAir streamPulp and paper industryEnvironmental engineeringChemistryEngineeringEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on recent developments of biofiltration technology used in treating nuisance chemical odors from industrial and municipal air streams. In the biofiltration process, odorous chemical constituents in the air are first transported to biofilms by diffusion, solubilization and adsorption processes. Bacteria within the biofilms oxidize odor constituents into harmless and odorless products. Through successful laboratory and pilot research on biofiltration of odorous air-stream constituents, numerous commercial biofilters have been designed and installed across North America. In this paper, case studies related to biofiltration of air emissions from meat rendering plants, municipal wastewater treatment applications, and printed circuit board production are discussed to demonstrate the robustness of this technology in eliminating a wide variety of compounds.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0040,003
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,229
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations31
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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