Reduction of Indicator Organisms During Biological Solubilization of Metals: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory and pilot scale studies on the biological solubilization of metals from undigested raw sludge were carried out using elemental sulphur as the energy source. Metals (Cu, Zn, Ni and Cd), pH, sulfate and indicator bacteria [total coliforms (TC) faecal coliforms (FC) and faecal streptococci (FS)] were used to evaluate the system effectiveness. This paper does not report the detailed design and operational data of the pilot plant (available elsewhere [1]) but focuses on the biological tests carried out at the Main Wastewater Treatment Plant in Toronto from July to December, 1997. Since the indicator bacteria are injured from exposure to low pH and potentially toxic metal concentrations, improved alternative methods for their enumeration and their ability to repair acid-metal induced injury in a resuscitation medium (CASO tryptone soya broth) were also investigated. Resuscitation was not effective in repairing cells injured during bacterial leaching. The MPN technique (using lauryl tryptose broth) for enumerating indicator bacteria (total coliforms) gave higher counts and was therefore superior to the spread plate technique (using m-Endo agar) in recovering bacteria from acidic leached sludge (biosolids). However, the coliform bacterial counts from raw sludge were similar by the two methods. This study indicated that the biological solubilization process could significantly reduce the pathogenic indicators. Concentrations of TC, FC and FS in the leached biosolids from the solubilization tank were lower than concentrations in the raw sludge by 4 to 6 orders of magnitude and the finished product (biosolids) met US. EPA requirements for pathogen and metal concentrations for Class A biosolids to be used on agricultural land.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».