Impact of Hydrogen Peroxide Oxygen Transfer Tests on the Performance of the Biological Nutrient Removal Process
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of in-process oxygen transfer is essential to the optimum design and operation of aeration systems in activated sludge processes. In this study, non-steady state H2O2 oxygen transfer tests were performed in a laboratory scale, University of Cape Town configuration biological nutrient removal process (BNR) to measure the in-process oxygen transfer rates. Given the small quantity (about 1 ml @30% concentration) of H2O2 used in the aerobic reactor with a mixed liquor volume of 161 (total system working volume of 33.65 l), no effect on the process performance itself was expected. However, the process performance data obtained indicated results to the contrary. Use of H2O2 in measuring process oxygen transfer rates may not be suitable for BNR processes, as all the major process performance indicators (carbon, nitrogen and phosphorus removal by the system and carbon uptake and phosphorus release in the anaerobic zone) were negatively affected. Evidence in thiswork leads to the conclusion that external addition of H2O2 leads to excessive production of the hydroxyl radical. Since microorganisms do not have enzyme systems capable of acting upon this additional reactive radical, it resulted in loss of process performance. It is also possible that H2O2 could have upset the normal aerobic respiration process by introducing oxidative stress conditions on the catalase, peroxidase and superoxide dismutase enzymes that deal with other oxygen radicals generated as part of the overall process of reducing oxygen to water. Any test that interferes with the system in which the test is being performed is suspect. Therefore, in light of these results, the H2O2 method to test in-process oxygen transfer should be re-evaluated.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».