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Enregistrement W2088457606 · doi:10.2166/wst.2013.148

UV disinfection of wastewater flocs: the effect of secondary treatment conditions

2013· article· en· W2088457606 sur OpenAlexaff
Yaldah Azimi, X. Chen, D. Grant Allen, Vince Pileggi, Peter Seto, Ian G. Droppo, Ramin Farnood

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Water Research Institute
Mots-clésEffluentWastewaterChemistryPulp and paper industryActivated sludgeSewage treatmentFecal coliformKineticsEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryMicrobiologyEnvironmental scienceBiologyEcologyWater quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Activated sludge flocs that are carried to the final effluent can significantly decrease the effectiveness of ultraviolet (UV) disinfection of wastewater. This effect is detected in a typical UV dose-response curve, where at higher UV doses there is a decrease in the inactivation rate (tailing). In this study, the effect of activated sludge process conditions on the UV inactivation kinetics of flocs was investigated. The conditions compared were nitrifying vs. non-nitrifying vs. an enhanced biological nutrient removal-University of Cape Town (BNR-UCT) system. The results showed that the flocs generated in the BNR-UCT process were easier to disinfect. The final effluent from the BNR-UCT process also showed improved kinetics of inactivation and reached higher levels of disinfection. The nitrifying system's final effluent had a lower number of initial fecal coliforms, which contributed to reaching higher disinfection levels compared to the non-nitrifying system.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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