Advanced treatment of landfill leachate from a sequencing batch reactor (SBR) by electrochemical oxidation process
Notice bibliographique
Résumé
Biologically stabilized landfill leachate usually requires further removal of organic substances and ammonia nitrogen (NH 3 -N) before final discharge. In this paper, the advanced treatment of landfill leachate pretreated by sequencing batch reactor (SBR) via electrochemical oxidation was carried out in an electrochemical compartment reactor with oxide-coated titanium anode (Ti/TiO 2 -IrO 2 ). The effect of voltage, chlorine content, initial pH value, and ferrous sulfate (FeSO 4 ) on the removal efficiency of contaminants was investigated systematically. The removal efficiency of organic pollutants and ammonia nitrogen (NH 3 -N) increased with the increase of voltage, chlorine content and the addition of ferrous iron. The initial pH value has a different effect on the removal of COD and NH 3 -N. Compared with the traditional electrochemical oxidation, the process with Fe(II/III) is more efficient with low power consumption, and the removal efficiency of organic pollutant is slightly lower when Fe(II) is used. A lower power consumption of 16.6 kWh·(kg COD) –1 indicated the electrochemical oxidation with Fe(II) was a promising alternative for the advanced treatment of leachate.
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 | 0,001 |
| 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 ».