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Enregistrement W2077001106 · doi:10.1139/s08-009

Application of carbon dioxide stripping for struvite crystallization — I: Development of a carbon dioxide stripper model to predict CO<sub>2</sub> removal and pH changes

2008· article· en· W2077001106 sur OpenAlexaffvenue
Kazi Parvez Fattah, Y. Zhang, D. S. Mavinic, Frank-Thomas Koch

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkalinityCarbon dioxideStripping (fiber)StruviteEffluentAerationChemistryPulp and paper industryVolumetric flow rateDecompositionEnvironmental engineeringWastewaterEnvironmental scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigated the feasibility of stripping CO 2 from the digester supernatant to raise the pH, thereby reducing the caustic chemical usage. In this study, a cascade CO 2 stripper was first designed and tested, with three different synthetic solutions in a struvite recovery, crystal reactor: (1) tap water saturated with CO 2 , (2) NaHCO 3 solution saturated with CO 2 , and (3) NaHCO 3 + NH 4 Cl solution saturated with CO 2 . It was found that the removal efficiency of the CO 2 stripper was dependant on several parameters, such as the characteristics of the influent, including total alkalinity, temperature, and initial concentration of dissolved CO 2 gas, influent flow rate, effluent recycle rate, aeration rate, and baffle numbers in the stripper. Based on the performance of the stripper on the three synthetic solutions, a CO 2 stripping model was developed using these parameters. This model was subsequently tested in a pilot-scale facility, to predict the amount of CO 2 removal possible.

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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,487

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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