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Enregistrement W2135156975 · doi:10.5539/enrr.v3n1p42

Characterization of Ammonia Removal from Municipal Wastewater Using Microwave Energy: Batch Experiment

2012· article· en· W2135156975 sur OpenAlexvenueno aff
Fahid K.J. Rabah, Mohamad Darwish

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Natural Resources Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterAmmoniaChemistryMicrowavePulp and paper industryNitrogenEnvironmental chemistryNuclear chemistryEnvironmental scienceEnvironmental engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the characteristics of ammonia removal from municipal wastewater using microwave radiation (MW). Synthetic and real wastewater samples were heated in batch reactors by MW radiation and ammonia removal efficiency was tested under variable conditions. The effects of initial ammonia concentration, pH, and radiation time on ammonia removal efficiency were investigated. Radiation time and pH showed significant influence on the removal of ammonia nitrogen with lower influence of the initial ammonia concentration. The highest ammonia removal efficiency achieved was 91.1 ±0.8% and 90.5 ±1.2% for synthetic and real wastewaters, respectively. The highest efficiency in both cases was achieved at a pH of 11 with 4 minutes of MW radiation. Comparing the results of this study with the work of others, it was found that ammonia removal efficiency from municipal wastewater that normally has low initial ammonia concentration is less than its removal efficiency from industrial wastewater that has initial ammonia concentrations in the range of 500-12000 mg NH3-N/L. It is concluded from this study that MW radiation is an effective method for the removal of ammonia nitrogen from municipal wastewater.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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