Dewatering and disinfection of aerobic and anaerobic sludge using an electrokinetic (EK) system
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of the study were to upgrade sewage sludge to Class A Exceptional Quality biosolids (as defined by US EPA) using an electrokinetics dewatering system. The pathogens monitored were Salmonella spp, and fecal coliforms (FC). Ten bench-scale electrokinetic cells were set up for the disinfection of the following sludges: primary, secondary (attached growth culture and suspended culture), and anaerobically digested sludge. A conditioning liquid was also added to five cells. Blower system to aid in dewatering and drying was used in in four EK cells. Sludge characteristics such as water content, volatile solids content, sulfate and chloride ions concentrations, FC and Salmonella spp. before and after the tests were monitored. The highest total solids content (98% TS) was achieved in the cell with the low voltage gradient, in the presence of the conditioner and with the blower system. An average reduction by 50% of volatile solids was observed. The highest, 11 log-reduction of Salmonella spp. was observed in a cell with anaerobically digested sludge. No fecal coliforms were observed in any of the cells after EK treatment.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».