Biological denitrification of reverse osmosis brine concentrates: I. Batch reactor and chemostat studies
Notice bibliographique
Résumé
A major technological concern with reverse osmosis in water purification, wastewater treatment, and water reclamation or recycling is the production of brine concentrates high in ammonia or nitrogen. This project addresses biological denitrification of reverse osmosis brine concentrates in a bioactive fluidized bed adsorber reactor (FBAR), accomplished in four stages. The first three stages are described in this paper, while the final stage is addressed in the companion paper (Ersever et al. 2007). The first stage optimized an FBAR to produce nitrified brine for subsequent denitrification studies. The second stage employed batch reactors to evaluate denitrification parameters such as temperature, pH, total dissolved solids, and carbon-to-nitrogen ratio. The specific denitrification rate was maximum at a temperature of 35 °C, pH of 8.0, and carbon-to-nitrogen ratio of 1.8. The third stage involved chemostats to determine Monod parameters under nitrate-, nitrite-, and carbon-limiting conditions. A biokinetic model was employed to simulate chemostat dynamics and to estimate the biological parameters. The final stage entailed FBAR denitrification experiments under different hydraulic retention times, nitrate concentrations, and packing media; simultaneous denitrification and sulfate reduction were addressed. A second FBAR used in series with the first achieved an overall sulfate reduction of 99%, and a biofilter effectively removed the hydrogen sulfide generated.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».