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Enregistrement W2023069468 · doi:10.1089/ees.2008.0350

Estimation of Carbon Recovery and Biomass Yield in the Biofiltration of Octane

2009· article· en· W2023069468 sur OpenAlexaff
Jason Grove, Hai‐Xia Zhang, William A. Anderson, Murray Moo‐Young

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Engineering Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilterBiomass (ecology)OctaneBiodegradationYield (engineering)RespirometryChemistryCarbon fibersPulp and paper industryEnvironmental chemistryCarbon dioxideEnvironmental scienceEnvironmental engineeringMaterials scienceOrganic chemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Octane was eliminated from contaminated air in a biofilter at concentrations ranging from 500–2,000 ppm, with a maximum elimination capacity of 90 g/m3 h. After periods of shutdown of up to 30 days, the biofilter rapidly reacclimated, recovering its destruction and removal efficiency (overall octane removal) within 1–2 h of restart; this recovery was shown to be due to biodegradation and not simply adsorption of the octane. Carbon recovery during restart was estimated to be approximately 0.25 mol CO2/mol C, based on on-line carbon dioxide monitoring, corresponding to a nonsteady state biomass yield of 1.19 g biomass/g octane. In separate respirometry experiments, carbon recovery was estimated to be 0.85 mol CO2/mol C, corresponding to a biomass yield of 0.24 g biomass/g octane. These results, together with literature values for other systems, suggest that for biofilter modeling purposes a steady-state value of biomass yield in the range 0.17–0.43 g biomass/g carbon source would be appropriate, but dynamic models will require more detailed analysis of the biodegradation pathway.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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