Methane treatment in biotrickling filters packed with inert materials in presence of a non‐ionic surfactant
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: The treatment of methane in bioreactors with an aqueous phase such as biofilters is limited by low methane water solubility. In the case of biotrickling filters (BTF), the continuous trickling water is a barrier to methane transfer. In a previous study, the use of non‐ionic surfactants improved the performance of biofilters treating methane. RESULTS: Three BTFs treating methane were operated for 1 year under fixed operating conditions of methane concentration of 4.8 g m−3 and air flow rate of 0.25 m−3 h−1. Three kinds of packing material were tested and a non‐ionic surfactant (Brij 35) was periodically added to the nutrient solution at a concentration of 0.5% w/w. Methane conversion was a function of the type of packing materials and the presence of Brij 35 in the nutrient solution. When Brij 35 was added, the methane conversion doubled with respect to the BTFs without surfactant. CONCLUSION: The addition of Brij 35 to the nutrient solution increased the performance of the BTF for the three packing materials tested. The non‐ionic surfactant also affected the carbon dioxide production. The BTFs were stable when the packed bed was washed to remove the excess of biomass. Copyright © 2012 Society of Chemical Industry
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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) | 0,000 | 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 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 ».