Biological Nutrient Removal in Municipal Wastewater Treatment: New Directions in Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
To control eutrophication in receiving water bodies, biological nutrient removal (BNR) of nitrogen and phosphorus has been widely used in wastewater treatment practice, both for the upgrade of existing wastewater treatment facilities and the design of new facilities. However, implementation of BNR activated sludge AS systems presents challenges attributable to the technical complexity of balancing influent chemical oxygen demand (COD) for both biological phosphorus (P) and nitrogen (N) removal. Sludge age and aerated/unaerated mass fractions are identified as key parameters for process optimization. Other key features of selected BNR process configurations are discussed. Emerging concerns about process sustainability and the reduction of carbon footprint are introducing additional challenges in that influent COD, N, and P are increasingly being seen as resources that should be recovered, not simply removed. Energy recovery through sludge digestion is one way of recovering energy from influent wastewater but which presents a specific challenge for BNR: generation of sidestreams with high nutrient and low COD loads. Technologies designed specifically to treat these side-stream loads are overviewed in this paper. Finally, relatively high levels of nitrous oxide emissions, a powerful greenhouse gas, have been shown to occur in the BNR process under certain conditions, particularly in the presence of high nitrite concentrations. The advantages of using process modeling tools is discussed in view of optimizing BNR processes to meet effluent requirements and to meet goals of sustainability and reducing carbon footprints.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».