Impact of Seasonal Variation on Treatment of Swine Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Swine wastewater (agricultural wastewater) is normally stored in a storage holding tank for a certain time before released to the other treatment units, such as anaerobic lagoon and aerobic wetland. One of the characteristics for this treatment approach is that all the processes are open systems that are generally more passive in design and operation. As a consequence, seasonal variability including temperature and precipitation can have substantial impact on treatment efficacy and effluent water quality. This paper examines seasonal impacts of temperature on swine wastewater quality and treatment efficacy at a farm in East Leicester, Nova Scotia, Canada. During warm temperatures denitrification was noticeable in the anaerobic conditions, which would reduce the TSS removal rate from 76.6% in moderate temperatures to 42.1% in the warmest period recorded. Rainfall improved final effluent water quality, although this was shown to be through dilution rather than improvement of treatment efficacy. Following precipitation events the contaminant removals were negatively impacted in the aerobic lagoon, as BOD5 removal decreased from 61.6% before rainfall to 41.5% after rainfall, TSS from 71.4% to 59.3%, VSS from 73.4% to 59.3%, TKN from 59.9% to 42.1%, and NH4+ -N from 51.3% to 41.6%. In comparison to the aerobic conditions, the removal rates were increased for anaerobic condition with the rainfall dilution (e.g., TSS from 18.2% to 34.3%), which lead to an overall treatment improvement for the entire system. Thus the case study data presented in this paper provides an assessment of the operational and design issues that are particularly relevant for passive treatment systems that are used in the agriculture industry.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».