Influence of Polymer Selection on Nutrient Phase Separation for Waste Activated Sludge Thickening at Bench Scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of polymers to condition waste activated sludge prior to thickening is a common practice at domestic wastewater treatment plants. In this study, the performance of various commercially available granular polymers was observed. Thickening by gravity belt thickener was simulated at the bench scale, and the thickened sludge and filtrate produced were examined. Laboratory analysis was used to determine the differences in nutrient chemical concentration in the thickened solids and filtrate produced by different polymers. By examining the content of nutrient chemicals such as total Kjeldahl nitrogen (TKN), ammonia nitrogen, and total phosphorous, this research showed that polymer choice could affect the chemical composition of thickened sludge and filtrate with respect to nutrients. Results showed that the total phosphorous and TKN concentrations in the thickened sludge and filtrate were affected by polymer selection, which suggested that the chemical loading on the plant due to filtrate recycle, and the nutrient content of thickened sludge delivered to the digester are affected by polymer choice. Polymer optimization studies that examine nutrient properties of filtrate and thickened sludge beyond the basic total suspended solids analysis may be advantageous to minimize recycling of these compounds into the filtrate phase.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».