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Enregistrement W2057405247 · doi:10.1680/jees.14.00009

Briefing: H2O2 dosing strategy on microwave treatment of sewage sludge

2014· article· en· W2057405247 sur OpenAlexaffvenue
K.V. Lo, Ping Liao, Asha Srinivasan, Sam Bailey, Jeff MacSween

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen peroxideChemistrySewage treatmentAmmoniaKjeldahl methodChemical oxygen demandPulp and paper industrySewageSewage sludgeNitrogenInorganic chemistryNuclear chemistryEnvironmental engineeringBiochemistryEnvironmental scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A H2O2 dosing strategy for microwave enhanced advanced oxidation process treatment of sewage sludge was formulated. The timing of hydrogen peroxide introduction in a continuous-flow 915-MHz system affected the treatment efficiency in terms of solids destruction, nutrient release and volatile fatty acid (VFA) production. Introducing hydrogen peroxide into the treatment set at 60°C was found to be more effective than adding it at the beginning. The treatment set with hydrogen peroxide introduced at 60°C resulted in higher soluble chemical oxygen demand concentrations and VFAs, higher soluble total Kjeldahl nitrogen and soluble total phosphate and also improved dewaterability and settling. However, there were no differences in terms of ammonia and orthophosphate release between the two treatment schemes. It is an advantage to introduce hydrogen peroxide into the treatment set at 60°C in a continuous-flow microwave system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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