MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2078829776 · doi:10.5539/gjhs.v7n7p120

Biodegradation of Phenol in Synthetic Wastewater Using a Fixed Bed Reactor With up Flow Sludge Blanket Filtration (FUSBF)

2015· article· en· W2078829776 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad-Javad Ghannadzadeh, Ahmad Jonidi Jafari, Abbas Rezaee, Reza Darvishi Cheshmeh Soltani

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTarbiat Modares University
Mots-clésPhenolHydraulic retention timeWastewaterChemistryChemical oxygen demandFiltration (mathematics)BiodegradationPulp and paper industryBlanketIndustrial wastewater treatmentChromatographyEnvironmental engineeringEnvironmental scienceMaterials scienceOrganic chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, the removal of phenol from synthetic wastewater was evaluated in a fixed bed reactor with up flow sludge blanket filtration (FUSBF) in comparison with a typical USBF system. At hydraulic retention time (HRT) of 24 hours and solid retention time (SRT) of 20 day, the effect of initial concentration of phenol (260-1020 mg/L) on phenol and chemical oxygen demand (COD) removal efficiency (%) was investigated in both systems. The effect of the presence of fixed bed was determined throughout the operational period. The results showed that the FUSBF system had a better ability than the typical USBF system in terms of phenol and COD removal. The average phenol and COD removal at phenol concentration of 312 mg/L was 97.52% and 92.82% for the FUSBF system and 92.80% and 82.18% for the typical USBF system, respectively. At HRT of 24 h and organic loading rate (OLR) of 30 g/m(-3).h(-1), the amount of phenol removal was 82.1%. At OLR of 30 g/m(-3).h(-1), role of fixed bed in phenol and COD removal was 25.01% and 29.3%, respectively, overall, the FUSBF system has a higher efficiency and ability than that of typical USBF and can be used for the purification of industrial wastewater containing refractory organic compounds such as phenol.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Journal of Health ScienceMême sujetWastewater Treatment and Nitrogen RemovalTravaux en français237 207