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Enregistrement W2010569772 · doi:10.1038/sj.jim.7000150

Enzyme treatment to reduce solids and improve settling of sewage sludge

2001· article· en· W2010569772 sur OpenAlexaff
Nagina Parmar, Ajay Singh, O. P. Ward

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Microbiology & Biotechnology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCellulaseLipaseSettlingProteaseChemistrySewage sludgeEnzymeFood scienceSuspended solidsSewage treatmentActivated sludgeChromatographyPulp and paper industryWastewaterBiochemistryEnvironmental engineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of microbial enzymes in reducing the disposable solid content of sludge was investigated. A mixture of industrial cellulase, protease, and lipase, in equal proportion by weight, reduced total suspended solids (TSS) by 30-50% and improved settling of solids. An increase in solid reduction was observed with increasing enzyme concentration. The effect of combinations of enzyme treatments indicated that two-enzyme combinations of protease and cellulase produced better solid reduction than individual enzymes and that lipase further augmented this effect. Among the individual enzymes, protease produced a more settleable sludge as compared to cellulase and lipase. Adjustment of the pH of the enzymatically treated sludge to the acidic range (pH 2-4) further improved solid reduction, and adjustment to the alkaline range (pH 10-12) improved settleability.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations93
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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