Operational Optimization and Mass Balances in a Two-Stage MBR Treating High Strength Pet Food Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
A two-stage membrane bioreactor (MBR) system was evaluated for the treatment of high strength pet food wastewater characterized by oil and grease, chemical oxygen demand (COD), biochemical oxygen demand (BOD)5 , total suspended solids (TSS), total Kjeldahl nitrogen (TKN), NH4–N , and TP concentrations of 2,800, 25,000, 10,000, 4,500, 1,650, 1,300, and 370mg∕L , respectively, to meet stringent surface discharge criteria of BOD5 , TSS, and NH4–N of <10mg∕L , and TP of <1mg∕L . Pretreatment of the dissolved air flotation effluent with FeCl3 at a dose of 3.5g∕L , corresponding to a Fe:P molar ratio of 1.3:1 affected TP, TSS, volatile suspended solids (VSS), COD, BOD5 , and TKN reductions of 88, 72, 75, 11, 11, 36, and 17%, respectively. The two-stage MBR operating at a total hydraulic retention time of 5.3days comprising 2.5days in the first stage and 2.8days in the second stage, and solids retention time of 25days in the first stage consistently met the criteria despite wide variations in influent characteristics. Very high COD and BOD5 removal efficiencies of 97.2 and 99.8% were observed in the first stage, with an observed yield of 0.14gVSS∕gCOD . A modular approach for the quantification of simultaneous nitrification denitrification (SND) in the first-stage MBR was developed and verified experimentally. The model indicated that on average, 21% of the influent nitrogen was removed by SND and predicted nitrogen loss with an accuracy of 72%. Complete nitrification of the residual organic nitrogen and ammonia was achieved in the second-stage MBR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».