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Enregistrement W2089582060 · doi:10.1021/es062756p

Effect of Methanol on pH and Stability of Inorganic Biofilters Treating Dimethyl Sulfide

2007· article· en· W2089582060 sur OpenAlexaff
Yuefeng Zhang, Steven N. Liss, D. Grant Allen

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilterChemistryDimethyl sulfideSulfurSulfuric acidMethanolNitrificationEnvironmental chemistrySulfideInorganic chemistryPulp and paper industryNitrogenOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biofiltration of dimethyl sulfide (DMS) and other reduced sulfur compounds (RSC) results in acidification of biofilters due to the accumulation of the sulfuric acid in packing material. This may lead to a decrease in biofilter performance due to a drop in pH. Results obtained from continuous experiments using three bench-scale biofilters packed with inorganic material mixed with limestone show that methanol (MeOH) alleviates the pH drop and enhances the stability of biofilter performance and DMS removal. The pH drop in the biofilters treating DMS with MeOH is 4 fold slower than that in the control biofiler treating DMS only. For the biofilters with MeOH addition, the pH of the biofilters drops more gradually (0.044 pH units per day) when compared to the MeOH suspension periods when MeOH is not added (0.23 pH units per day). MeOH addition consumes oxygen and results in a lower conversion ratio of sulfide to sulfuric acid due to the formation of elemental sulfur, reducing acidification in the biofilters. Nitrification was found to be actively taking place in the control biofilter treating DMS without MeOH addition, contributing to the significant pH drop in the reactor. It is proposed that MeOH prevents acid production from nitrification likely by limiting oxygen and nutrients to nitrifying bacteria in the MeOH-fed biofilters.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations24
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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