Performance of Trickling Filter with Bio Fillings for the Treatment of Municipal Waste Water
Notice bibliographique
Résumé
A biological filter model with three different filling media (Wild Thorn, Arum Plant (Fiber) and Date Palm Bark), was made for biological treatment of municipal waste water. This is the first documented attempt, on the international level, of using these plants as fillings for the trickling filters. Tests were made for three different superficial flow rates (15, 30 and 45 m3/m2.d) for about four months (February to May, 2008), so as to consider the variations in ambient temperature. Results indicate that good BOD5 removal efficiencies may be achieved by the use of these filling Medias. With a superficial flow rate of (15 m3/m2.d), efficiencies of about (76%, 71% and 62%) for Wild thorns, Arum Plant (Fiber) and Date Palm Bark, respectively, were achieved under ambient temperatures of about 36-40 ?C, and (73%, 69% and 61%), in the same sequence, under 23-25 ?C. Also the constants (n and K) affecting the performance of the trickling filter, were determined. A problem of filter clog was indicated with the use of Date Palm Bark under high superficial flow rates (+ 30m3/m2.d). Also, high abundance of flies around the model was noticed with the use of all tested filling media.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».