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Enregistrement W2063804361 · doi:10.5539/jsd.v6n6p89

Biokinetic Studies in the Treatment of Tannery Effluent

2013· article· en· W2063804361 sur OpenAlexvenueno aff
N. B. Prakash

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChromium effects and bioremediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluentYield (engineering)Anaerobic digestionPulp and paper industryIndustrial effluentAnaerobic exerciseSubstrate (aquarium)Kinetic energyBiochemical oxygen demandVolatile suspended solidsChemistryActivated sludgeEnvironmental scienceEnvironmental engineeringChemical oxygen demandSewage treatmentEcologyMaterials scienceBiologyMethanePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present investigation deals with the anaerobic treatment of composite tan liquor with varying organic loads. BOD of the influent and effluent and MLSS of reactor were determined at various detention times to generate data for kinetic coefficients. The kinetic coefficients k (maximum substrate utilization rate), Ks (half velocity constant), Y (cell yield coefficient) and Kd (decay coefficient) were found to be 1.66 day-1, 1132 mg/L, 0.05 and 0.22 day-1, respectively. Overall BOD removal rate constant ‘K’ was found to be 1.46 day-1. The studies showed that an optimum BOD influent load of 0.8 Kg BOD/m3/day with 3 days retention time could be adopted to yield about 97 percent BOD reduc¬tion. The Bio-kinetic coefficients were evaluated using modified Monod’s equations to study the metabolic performance of the digestion process.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,221

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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