Investigation of Denitrification Kinetics Using Various Carbon Sources in Sequencing Batch Reactors at Cold Temperature
Notice bibliographique
Résumé
Facilities across North America are designing plants to meet stringent limit of technology (LOT) treatment for nitrogen removal. This is in response to the Chesapeake Bay Agreement, which will limit effluent total nitrogen to 3 mg/L. Of particular interest is the use of an alternate external carbon source to replace the most commonly used carbon, methanol. Replacing methanol with an alternate external carbon source for denitrification in the winter will be particularly important since methanol utilizer growth is stunted during colder temperatures. This study focuses on three external carbon sources: methanol, ethanol and acetate. The aim of this study was to obtain the specific denitrification rate (SDNR) of the substrates in two different contexts. Sequencing batch reactors (SBRs) were set up to acclimate carbon free biomass to the specified substrate while in-situ SDNRs were conducted concurrently. Once the biomass was acclimated to the corresponding substrate, a series of ex-situ SDNRs were performed using various biomass/substrate combinations. All experiments were conducted at 13°C. The results suggest that the SDNRs for acetate (32 mgNO3-N/gVSS/hr) and ethanol (30 mgNO3-N/gVSS/hr) are higher than that for methanol (9 mgNO3-N/gVSS/hr). Ethanol acclimated biomass fed with acetate resulted in the highest SDNR of 26 mgNO3-N/gVSS/hr.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».