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Enregistrement W1990547473 · doi:10.1080/09593332508618416

Use of Leaching Chambers for On-Site Sewage Treatment

2002· article· en· W1990547473 sur OpenAlexaffabout
J.G. St. Marseille, Bruce C. Anderson

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensRoss Video (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeaching (pedology)Environmental scienceDenitrificationEnvironmental engineeringSewage treatmentWastewaterWaste managementAerationChemistrySoil waterNitrogenEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An innovative chamber system was installed for on-site sewage treatment beneath an active parking lot at a restaurant near Cornwall, Ontario. The configuration of this prototype system used polyethylene leaching chambers over which wastewater was allowed to trickle. The chambers were vented to the surface to provide direct, passive air transfer. This demonstration project was examined as a cost-effective wastewater treatment alternative for a very constrained site. The leaching chambers were installed over a geotextile-covered sand filter bed. Chamber sidewall contact contributed an additional 50% to the total soil contact area hence justification for a footprint reduction. A labile carbon source (sawdust) was added into one half of the bed to encourage dissimilatory denitrification. Average hydraulic loading was 50 l m(-1) day(-1) (5 cm day(-1)). Treatment rates exceeded more than 4 orders of magnitude removal for E. coli; 90% biochemical oxygen demand; ammonium; and 99% total phosphorus. Nitrate-N on the carbon-amended side averaged 0.6 mg l(-1) compared with 8.6 mg l(-1) on the (non-carbon) control side. This project has demonstrated that effective on-site treatment can be accomplished. Flow and load equalization, pulse dosing, chamber venting, phosphorus precipitation, and denitrification were keys to treatment success. Applications include domestic and commercial sites.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations3
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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