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Enregistrement W2028750013 · doi:10.14796/jwmm.c381

Significance of Drying Periods on Nitrate Removal in Experimental Biofilters

2014· article· en· W2028750013 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel Niruban Subramaniam, Prasanna Egodawatta, Chaminda Gallage, Peter B. Mather, Jay Rajapakse

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueensland University of Technology
Mots-clésBiofilterNitrateEnvironmental sciencePulp and paper industryChemistryEnvironmental engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrogen is an important nutrient that can impact the quality of aquatic environments when present in higher concentration.Even though lower concentration levels of ammonium nitrogen have been observed in laboratory studies in bioretention basins, poor removal or even production of nitrates within the filter is often recorded in such studies.Ten Perspex bioretention columns of 94 mm (internal diameter) were packed with a filter layer (height: 800 mm), transition layer (20 mm) and a gravel layer (200 mm) and operated with synthetic stormwater in the laboratory.The filter layer contained 3% organic material by weight.A free board of 350 mm provided detention storage and head to facilitate infiltration.The columns were fed with synthetic stormwater with different antecedent dry days.(0 d to 25 d) and constant inflow concentration at a feed rate of 100 mL/min.Samples were collected from the outflow at different time intervals, between 2.5 min and 150 min from the start of outflow, and were tested for nitrate nitrogen and total organic carbon.Washoff of organic carbon from the filter layer was observed to occur for 30 min of outflow.This indicates washoff of organic carbon from the filter itself.At the same time, very low concentration of nitrate nitrogen was recorded at the beginning of outflow, indicating effective removal of nitrate nitrogen.Here we conclude that removal of nitrate nitrogen is insignificant during the wetting phase of an event and the process of denitrification is more pronounced during the drying phase of a rainfall event.Thus intermittent wetting and drying is crucial for removal of nitrate nitrogen in bioretention basins.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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