Impact of influent wastewater quality on nitrogen removal rates in multistage treatment wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen removal in treatment wetlands is influenced by many factors, and the presence of electron donors (biodegradable organic matter) and electron acceptors (nitrate ions) is the main limiting one; for obtaining these conditions, multistage treatment wetlands (MTWs) are required, where an extensive nitrification can be obtained in the first stages under aerobic conditions leaving then to the following anoxic/anaerobic stages the duty of the denitrification. Most of the biodegradable organic matter is however oxidised in the first stages, and therefore, the inlet to the denitrification beds is usually poor of easily degradable carbon sources. This study is comparing the long-term performances obtained at several MTWs operating in Europe (North and South) and North Africa in order to understand if there is a significant avail in making use of the influent chemical oxygen demand (COD)/N ratio during the design phase for ensuring proper performances in terms of N overall removal. The statistic analysis performed in this study have shown that MTWs are capable to ensure sufficient removal of both organic and nutrients even in unfavourable proportions of macronutrients (C and N). The usual assumptions for conventional biological treatment systems concerning adequate C/N ratios seem to be dubious in case of wastewater treatment in MTWs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».