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Enregistrement W2165455835 · doi:10.1139/s05-047

Aerated stabilization basin design and operating practices in the Canadian pulp and paper industry

2006· article· en· W2165455835 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Talat Mahmood, Michael G. Paice

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerationEnvironmental scienceDredgingAerated lagoonNutrientEnvironmental engineeringSuspended solidsSettlingSewage treatmentPulp and paper industryWaste managementWastewaterEngineeringEcologyGeologyActivated sludgeOceanographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerated stabilization basins (ASBs) currently account for about one third of the pulp and paper industry's secondary treatment capacity. We surveyed mills with ASBs to analyze design and operating practices. Of the 19 mills that responded, 15 were kraft, reflecting the industry's overall use of ASBs. Biochemical oxygen demand (BOD) and total suspended solids (TSS) loading to the ASBs varied considerably and were factors in biotreatment performance. Problems identified with some ASBs included excessive solids accumulation resulting in the need for frequent dredging, high TSS discharge, and difficulty with nutrient management. Most ASBs have either two or three cells. An important parameter identified for these cells is the benthal settling area. Too small an area results in a higher dredging frequency, with limited nutrient feedback. In general, ASB systems that used the most intensive mixing and aeration in the upstream cells tended to have a smaller benthal settling area, resulting in the need to dredge more frequently. Ideally, some benthal settling should be designed into the upstream cells to allow nutrient feedback where it is needed most. Key words: aeration tanks, lagoons, basins, aeration, benthic deposits, design, operations, biological treatment, primary treatment, tertiary treatment, nutrients, aerated stabilization basin (ASB).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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