MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2283968542 · doi:10.1080/09593330.2015.1111426

A combined upflow anaerobic sludge bed and trickling biofilter process for the treatment of swine wastewater

2015· article· en· W2283968542 sur OpenAlexaff
Bowei Zhao, Jiangzheng Li, Gerardo Buelna, Rino Dubé, Yann Le Bihan

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensCentre de Recherche Industrielle du Québec
Organismes subventionnairesHeilongjiang Provincial Science and Technology DepartmentNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiofilterWastewaterHydraulic retention timeChemical oxygen demandDenitrificationNitrificationPulp and paper industryChemistryTrickling filterKjeldahl methodPollutantWaste managementNitrogenEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A combined upflow anaerobic sludge blanket (UASB)-trickling biofilter (TBF) process was constructed to treat swine wastewater, a typical high-strength organic wastewater with low carbon/nitrogen ratio and ammonia toxicity. The results showed that the UASB-TBF system can remarkably enhance the removal of pollutants in the swine wastewater. At an organic loading rate of 2.29 kg/m(3) d and hydraulic retention time of 48 h in the UASB, the chemical oxygen demand (COD), Suspended Solids and Total Kjeldahl Nitrogen removals of the combined process reached 83.6%, 84.1% and 41.2%, respectively. In the combined system the UASB served as a pretreatment process for COD removal while nitrification and denitrification occurred only in the TBF process. The TBF performed reasonably well at a surface hydraulic load as high as 0.12 m(3)/m(2) d. Since the ratio of influent COD to total mineral nitrogen was less than 3.23, it is reasonable to suggest that the wood chips in TBF can serve as a new carbon source for denitrification.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental TechnologyMême sujetWastewater Treatment and Nitrogen RemovalTravaux en français237 207