Dynamic analysis of a biofilter treating autothermal thermophilic aerobic digestion offgas
Notice bibliographique
Résumé
There is little information to describe how a biofilter responds biologically and chemically to the dynamic loading of complex mixtures of contaminants that are present in autothermal thermophilic aerobic digestion (ATAD) offgases. This paper presents the results of a full-scale study that is the first stage in a longer project to evaluate the use of biofilters for treatment of ATAD offgases. In this study the composition and flow of offgases from an ATAD system located in McMinnville Oregon were characterized. The loading of reduced sulfur compounds (RSC) and ammonia (NH 3 ) to a full-scale biofilter and the concentrations of these compounds in the treated air were measured on an hourly basis for a 24-h period, which was the feeding frequency for the ATAD system. The leachate from the biofilter was characterized for ammonium (NH 4 + ), sulfate (SO 4 2– ), nitrate (NO 3 – ), and nitrite (NO 2 – ) concentrations to allow for mass balances on sulfur and nitrogen and to identify the biodegradation processes that were active in the biofilter. The removal efficiencies in the biofilter were more than 99% for hydrogen sulfide and methyl mercaptan and more than 94% for dimethyl sulfide and dimethyl disulfide. The total elimination rates of RSC and NH 3 were 12.4 g-S m –3 d –1 and 6.5 g-N m –3 d –1 , respectively. Almost 88% of the total mass of N in the leachate left from the biofilter as NH 4 + -N, while the remaining 12% was in the form of NO 3 -N and NO 2 -N. Key words: biofilter, ATAD, dynamic loading, hydrogen sulfide, methyl mercaptan, dimethyl sulfide, dimethyl disulfide, ammonia.
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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) | 0,000 | 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 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 ».