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Enregistrement W2008838175 · doi:10.1504/ijewm.2014.066592

Removal of phosphorus and residual aluminium with the simultaneous use of chitosan and alum on the effluent of an MBBR biological system during start-up

2014· article· en· W2008838175 sur OpenAlexaff
Thomas Fortin Chevalier, Roland Leduc

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environment and Waste Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlumChitosanEffluentAluminiumPhosphorusAluminium sulfateChemistryResidualEnvironmental scienceEnvironmental chemistryPulp and paper industryWaste managementEnvironmental engineeringBiochemistryEngineeringOrganic chemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physico–chemical treatment with aluminium salts is a common practice to remove total phosphorus (TP) from wastewaters. However, the use of alum can increase the residual aluminium concentration both in the effluent and biosolids. Chitosan, an alternative coagulant, does not allow for the removal of TP below the requirement level when lower than the soluble phosphorus fraction of the water. Hence, simultaneous dosage of alum and chitosan solutions was evaluated on the effluent of a newly installed MBBR (moving bed biofilm reactor) system for residual TP and aluminium removal. At alum optimal dosage, the most effective chitosan solution generated: 1) an optimal dosage zone for which residual TP and aluminium concentrations were minimal; 2) maximal abatements for TP and aluminium that reached 35 and 85%, respectively, the concentrations observed with alum only. Also, the fraction of residual aluminium in the biosolids was increased, particularly from 84 to 98% at optimal chitosan dosage.

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 enseignants0,003
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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