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Enregistrement W2040384648 · doi:10.1002/jctb.709

Biofiltration of nuisance sulfur gaseous odors from a meat rendering plant

2002· article· en· W2040384648 sur OpenAlexaff
Zarook Shareefdeen, Brian Herner, Steve Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensBiorem Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilterMethanethiolHydrogen sulfideOdorChemistryNuisancePulp and paper industryDimethyl sulfideWaste managementEnvironmental chemistrySulfurEnvironmental scienceContaminationEnvironmental engineeringOrganic chemistryEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a case study of a commercial biofilter, treating air streams contaminated with several odorous compounds including dimethyl sulfide, ammonia, methanethiol, hydrogen sulfide and ethylamine. The biofilter is packed with a proprietary wood‐based (BIOMIX™) medium which is designed to provide a good biological environment, pH buffer capacity, low pressure drop and resistance to compaction. This commercial biofilter treats a contaminated air volume of 15 000 actual cubic feet per minute (acfm) from a meat rendering and wastewater treatment operation with a 30‐s empty bed residence time. The case study includes a novel gas sampling procedure and characterization of biofilter air streams through a mobile Fourier transform infrared system and olfactometer analysis. The results confirmed the good distribution of air, moisture and bacterial population across the medium. Four years of consistent performance of this commercial biofilter with >99% removal of 24 500 odor units demonstrates that biofilters can be successfully applied for the removal of highly odorous gaseous sulfur compounds. © 2002 Society of Chemical Industry

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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