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Enregistrement W2184864741

Iron and Manganese Removal Using Slow Sand Filtration - Canadian Experience

2011· article· en· W2184864741 sur OpenAlexaboutno aff
Washington Dc, David H. Manz, Peter J. Eng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Sediment Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiltration (mathematics)Filter (signal processing)ManganeseEnvironmental scienceProcess engineeringCapital costWaste managementSand filterEnvironmental engineeringWastewaterMaterials scienceEngineeringMetallurgy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A variation of traditional slow sand filtration (TSSF) is being used to remove iron and manganese from well water in two communities in Western Canada. A third plant will be commissioned late 2011. The new filtration technology is marketed as the Manz Polishing Sand Filter TM or MPSF. It was selected over competing technologies on the basis of its effectiveness in removing iron and manganese, ability to treat water with sulphate reducing bacteria and H2S, capital cost, operating costs, maintenance costs, energy consumption, chemical requirements, waste production, ease of operation, and reliability. The selection process included on‐site piloting. The ability of TSSF to effectively remove iron and manganese was recognized in the late nineteenth century. However, the use of TSSF for this purpose was considered impractical because of the need for frequent cleaning involving removal of fouled media (sand), a process known as scraping, and periodic media replacement, a process known as resanding of the filter bed. The design of the MPSF retained and improved on key elements of TSSF, responsible for its ‘polishing’ capabilities; and, the disadvantages of the TSSF were eliminated, including the onerous cleaning process that was replaced with a simple effective backwash process. Media is never removed or lost from the filter. A biological layer is not required for successful operation, allowing loading rates three or more times that of TSSF and a shallower filter bed resulting in a more compact filter design. The communities which chose to use the MPSF technology are small to medium in size. Two of the treatment plants provide 1,200 m 3 (314,184 gallons) of treated water per day and the third plant is will provide 2,400 m 3 (628,368 gallons) of treated water per day when commissioned. The well water treated in each of the communities was not considered under direct influence of surface water or GWUDI. One of the 1,200 m 3 plants treats water that has an elevated concentration of manganese with evidence of the presence of sulphate reducing bacteria (SRB) and H2S. This plant has been operating successfully for several years. The second 1,200 m 3 per day plant treats water with elevated concentrations of iron and manganese, SRB contamination and the associated presence of H2S. This plant has just been commissioned. The 2,400 m 3 per day treatment plant will treat water with significant concentrations of iron and manganese that appear to be naturally sequestered. Sodium hypochlorite is used to oxidize the iron and manganese and provide the necessary chlorine residual in

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,177 · 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'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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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