Effect of High-Temperature Microwave Irradiation on Municipal Thickened Waste Activated Sludge Solubilization
Notice bibliographique
Résumé
Sludge digestion and stabilization governs almost half of the operating cost of wastewater treatment plants, and hydrolysis is the limiting step in sludge digestion. Increasing hydrolysis by implementing pretreatment prior to digestion can increase the digestion efficiency. Among pretreatment methods, thermal pretreatment at temperatures around 160–175°C tends to produce better solubilization. Microwave (MW) pretreatment was recently studied as an alternative method to conventional thermal pretreatment. Until now, MW pretreatment above boiling point had not been studied for sludge solubilization and digestion. This paper provides preliminary results on the effect of MW pretreatment operating conditions such as high temperature (T) (110–175°C), MW intensity (I) (1.25 and 3.75°C/min), and sludge concentration (C) (6 and 11.85%) on solubilization. From experimental results and three-factor fixed-effect analysis of variance (ANOVA) determination it was found that T, I, and C main effects and T:I and T:C interactions as well as T:I:C interaction are significant at a 94% confidence interval.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».