Development and testing of a low sludge discharge membrane bioreactor for greywater reclamation
Notice bibliographique
Résumé
A low sludge discharge membrane bioreactor (LSDMBR) for greywater reclamation was developed and tested in this study. LSDMBR was designed by combining an aerobic activated sludge process with an immersed membrane filtration process. LSDMBR offers the following advantages over conventional activated sludge processes. Firstly, LSDMBR has a high biomass concentration attributed to membrane filtration of the effluent and low sludge wasting, which results in reduced disposal costs. Secondly, LSDMBR provides for a favorable environment for nitrifying bacteria and the promotion of their growth. Finally, LSDMBR provides for higher treatment efficiencies and produces higher-quality effluent for reuse over conventional processes. It was found from laboratory testing that the contaminant removal efficiencies achieved by LSDMBR within 2.5 h of hydraulic retention time (HRT) were as follows: 95% removal of anionic surfactants and 90% removal of 5-day biochemical oxygen demand (BOD5), respectively. It was also found that the effluent ammonia and total Kjeldahl nitrogen (TKN) concentrations were reduced to less than 1 mg/L and 6 mg/L, respectively. Results of the study suggested that LSDMBR is a small-scale and self-sustaining greywater reclamation system that requires low installation space and low sludge discharge.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».