Biological denitrification of reverse osmosis brine concentrates: I. Batch reactor and chemostat studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle