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Enregistrement W2052120668 · doi:10.1139/l01-028

Assessment of short-HRT, on-line, fixed-film prefermentation of domestic wastewater for enhanced biological phosphorus removal

2001· article· en· W2052120668 sur OpenAlexfundvenueno aff
Donald S. Mavinic, Venkatram Mahendraker, Barry Rabinowitz, Alexandru C. Dumitrescu, Frederic A. Koch, James Barnard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEffluentWastewaterCloggingPhosphorusSewage treatmentPulp and paper industryEnhanced biological phosphorus removalSewageRaw materialEnvironmental scienceChemistryEnvironmental engineeringActivated sludgeEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, pilot-scale, on-line, short-HRT fixed-film prefermenter systems were evaluated using Ringlace and Kaldnes fixed-film media for short chain volatile fatty acid (SCVFA) production, with screened raw domestic wastewater and primary effluent. In comparison to the control reactors without media, significant levels of SCVFA were generated in the fixed-film prefermenters. For the design considered in this study, the Ringlace media performed well, whereas the Kaldnes media resulted in clogging. The Ringlace media data show that, for a 60-min HRT, on-line prefermenter systems produced 11 and 5.5 mg/L of SCVFA (as acetic acid) with screened raw wastewater and primary effluent, respectively. Such a low HRT might translate into potential cost savings (up to 25%) in providing SCVFA to enhanced biological phosphorus removal (EBPR) plants and could lead to a completely new generation of prefermenter designs.Key words: domestic sewage, enhanced biological phosphorus removal systems, fixed film, prefermenter, short chain volatile fatty acids.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations1
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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