MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1994420851 · doi:10.2166/wst.2008.002

Phosphorus recovery from wastewater through struvite formation in fluidized bed reactors: a sustainable approach

2008· article· en· W1994420851 sur OpenAlexaffabout
M. Iqbal H. Bhuiyan, D. S. Mavinic, Frank-Thomas Koch

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStruviteWastewaterSupersaturationPhosphorusPhosphateFluidized bedSewage treatmentWaste managementPulp and paper industryEnvironmental scienceChemistryEnvironmental engineeringMaterials scienceMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recovery of phosphate as struvite (MgNH4PO4.6H2O), before it forms and accumulates on wastewater treatment equipment, solves wastewater treatment problems and also provides environmentally sustainable, renewable nutrient source for the agriculture sector. A pilot-scale fluidized bed reactor was used to recover phosphate through crystallization of struvite, from anaerobic digester centrate at the Lulu Island Wastewater Treatment Plant, Richmond, British Columbia, Canada. The desired degree of phosphate removal was achieved by maintaining operating pH (8.0-8.2), and recycle ratio 5-9, to control the supersaturation conditions inside the reactor. The performance of the system was found to be optimal when in-reactor supersaturation ratio was 2-6. Among several other operating parameters, apparent upflow velocity and magnesium to phosphate molar ratio were also found important to maintain system performance, both in terms of efficiency of phosphate removal and recovery as struvite pellets. A narrow window of upflow velocity (400-410 cm/min) was found to be effective in removing 75-85% phosphate. TOC level inside the rector was found to affect the performance to some extent. The precipitation potential of struvite could be successfully predicted using a thermodynamic solubility product value of 10(-13.36) and its temperature dependence in PHREEQC.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations104
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWater Science & TechnologyMême sujetPhosphorus and nutrient managementTravaux en français237 207