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Enregistrement W2006764317 · doi:10.1080/09593332608618612

Treatment of Wastewater Containing a Large Amount of Suspended Solids by a Novel Multi-Staged UASB Reactor

2005· article· en· W2006764317 sur OpenAlexaff
Shigeki Uemura, Hideki Harada, Akiyoshi Ohashi, S. Torimura

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuspended solidsEffluentChemical oxygen demandWastewaterTotal suspended solidsVolatile suspended solidsChemistrySewage treatmentPulp and paper industryWaste managementSeparator (oil production)BiogasEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment of artificial wastewater containing a large amount of suspended solids comprised of soybean processing waste and pig fodder was studied using a novel multi-staged upflow anaerobic sludge blanket reactor. The reactor consisted of three compartments, each containing a gas solid separator. The wastewater had chemical oxygen demand of approximately 21600 mg l(-1), suspended solids of 12800 mg l(-1), and an ammonia concentration of 945 mg l(-1). A continuous experiment without effluent circulation showed that the multi-staged reactor was not that effective for the treatment of wastewater containing a large amount of suspended solids. However, operation of the reactor with circulation of effluent enabled the reactor to achieve organic removal of 85% and approximately 70% methane conversion at loading rates of between 4.0 to 5.4 kg-chemical oxygen demand per cubic meter per day, meaning that the reactor was more effective when effluent was circulated. Morphological investigation revealed that the crude fiber in the sludge was partially degraded and that it had many small depressions on its surface. Evolved biogas may have become caught in these depressions of the fibers and caused washout of the sludge.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,064
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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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