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Enregistrement W2021235096 · doi:10.1080/09593330.2004.9619348

The Treatability Study of High Strength Pet Food Wastewater: A Continuous Flow Aerobic System Performance Evaluation

2004· article· en· W2021235096 sur OpenAlexaff
Lei VIctor Liu, George Nakhla, A. Bassi

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring Technologies
Établissements canadiensCustom Security Industries (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterEnvironmental scienceContinuous flowFlow (mathematics)Waste managementEnvironmental engineeringEngineeringMathematicsBiochemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents continuous flow two stage activated sludge treatability studies for the treatment of pet food wastewaters characterized by oil & grease concentration of 50,000-66,000 mg l(-1), total COD & BOD concentrations of 100,000 mg l(-1) and 80,000 mg l(-1), respectively. A pre-treatment system, dissolved air flotation (DAF) achieved 97-99% reduction in oil and grease down to about 400-800 mg l(-1). The pilot experimental results showed that for the DAF pretreated effluent, 97% soluble COD removal efficiency can be achieved by using two stage conventional activated sludge system at a 6-7 days HRT and applied initial soluble COD to biomass ratio of 1.17 mg COD mg VSS. Meanwhile, the system achieved 99.9% soluble BOD removal. Analysis of system kinetics indicated that this particular wastewater is very difficult to biodegrade, with an extremely high half velocity constant "Ks" of 5800 mg l(-1). The research showed the potential applications of activated sludge systems for the treatment of high oil and grease wastewater.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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