Notice bibliographique
Résumé
Shear intensity, shear time, and polymer dose are the main parameters that determine the dewaterability of wastewater sludge. Polymer dose required to condition the sludge increases with the increase of shear intensity (G) and shear time (t). Therefore, in order to minimize the polymer demand during conditioning and dewatering, shear should be optimized. Optimization of shear can be achieved if the total shear that the sludge network is exposed to during conditioning and dewatering can be measured and quantified. This is quite a challenge since total shear includes unintended shear introduced during piping and pumping, and currently there is no direct or indirect technique that can measure this unintended shear. Unintended shear increases the polymer demand and shifts the optimum polymer dose to a higher dose, which in turn decreases the cake solids concentration and the efficiency of the dewatering process. Thus, quantification of the unintended shear and adjustment of the polymer dose accordingly are essential for the optimization of dewatering processes. The main objective of this study was to develop a method for sludge shear measurement based on the rheological characteristics of sludge and illustrate its possible applications at treatment plants. The results of this study indicate that the rheological characteristics of sludge can be used to estimate an unknown amount of shear that sludge network is exposed to, and to match the jar-test mixing conditions to that of the full-scale mixers employed at treatment plants.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».