A Novel Liquid‐Solid Circulating Fluidized‐Bed Bioreactor for Biological Nutrient Removal from Municipal Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biological nutrient removal (BNR) using a novel liquid‐solid circulating fluidized‐bed (LSCFB) bioreactor was assessed with and without particle recirculation. The LSCFB employs attached microbial films for the biodegradation of both organics and nutrients within a single circulating fluidized‐bed unit. This new technology combines the more compact and efficient fixed‐film process with the BNR process that provides the additional removal of nitrogen and phosphorous. A lab‐scale LSCFB was demonstrated to treat degritted municipal wastewater (MWW), operated at an empty‐bed contact time of 0.82 h. The system removed 94, 80 and 65 % of organic (chemical oxygen demand, COD), nitrogen (N), and phosphorous (P), respectively, without particle recirculation, whereas with particle recirculation the system removed excess phosphorus and achieved overall removal efficiencies of 91, 78 and 85 % for C, N, and P, respectively. The system generated effluent characterized by <5 mg biological oxygen demand/L, <5 mg total suspended solids/L, <1 mg NH4‐N/L, <7 mg total nitrogen/L, and <1 mg PO4‐P/L. Combination of nitrification, denitrification and enhanced biological phosphorus removal in one unit saves space, reduces energy consumption, and also produces less sludge at approximately 0.12–0.13 g volatile suspended solids/g COD consumed. Excellent lab‐scale results led to the establishment of a pilot‐scale LSCFB for MWW treatment at a capacity of 5000 L/day. Initial results of the pilot‐study showed a similar trend in BNR as observed in the lab‐study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».