Influence of nitrogen on the degradation of toluene in a compost‐based biofilter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two identical laboratory‐scale bioreactors were operated simultaneously, each treating an input air flow rate of 1 m3 h−1. The biofilters consisted of multi‐stage columns, each stage packed with a compost‐based filtering material, which was not previously inoculated. The toluene inlet concentration was fixed at 1.5 g m−3 of air. Apart from the necessary carbon, the elements nitrogen, phosphorus, sulfur, potassium and other micro‐elements are also essential for microbial metabolism. These were distributed throughout the filter bed material by periodic ‘irrigations’ with various test nutrient solutions. The performance of each biofilter was quantified by determining its toluene removal efficiency, and elimination capacity. Nutrient solution nitrogen levels were varied from 0 to 6.0 g dm−3, which led to elimination capacities of up to 50 g m−3 h−1 being obtained for a toluene inlet load of 80 g m−3 h−1. A theoretical analysis also confirmed that the optimum nitrogen solution concentration lays in the range 4.0–6.0 g dm−3. Validation of the irrigation mode was achieved by watering each biofilter stage individually. Vertical stage‐by‐stage stratification of the biofilter performance was not detected, ie each filter bed section removed the same amount of pollutant, the elimination capacity per stage being about 16 g m−3 h−1 per section of column. © 2001 Society of Chemical Industry
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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 ».