Factors affecting recirculating biofilters (RBFs) for treating municipal wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Recirculating biofilters (RBFs) were studied as an option for treating domestic wastewater. In particular, the objective of this investigation was to examine the hydraulic (hydraulic loading rates or HLRs), operational (dosing frequency and recycle ratio), and media characteristics that significantly impact treatment performance. Four types of filter media were examined in this study: sand, crushed glass, peat, and geotextiles. Laboratory controlled experiments demonstrated that dosing frequency impacted treatment performance significantly. A dosing frequency of 96 times per day resulted in significantly higher BOD 5 removal than a low dosing frequency of 48 times/d. The average BOD 5 concentration in effluent for 96 times/d was 6.2 mg/L, where it was less than half for a dose frequency of 48 times/d (13.3 mg/L). Crushed glass was found to perform similarly as silica sand; which represents an alternative for biofiltration media. Peat filter resulted in the lowest NH 4 + -N (84.5%) removals and sand filter provided the highest NH 4 + -N removal (98.0%). Geotextile provided the highest total phosphorus removal (73.8%). Scanning electronic microscope (SEM) images of the biofilm around particles at different depth of filter suggested that filter depth should be considered as a design criterion as well. From a practical perspective this study provides a greater understanding of the critical design factors for RBFs and also demonstrated the feasibility and limitations of possible filter media alternatives (i.e., crushed glass, peat, and geotextile).Key words: recirculating sand filters, sand, crushed glass, peat, geotextiles.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».