Treatment of wastewater from a school in a decentralized filtration system by percolation over organic packing media
Notice bibliographique
Résumé
Based on results obtained in the laboratory a WWTP composed of a septic tank and an aerated percolating filter packed with organic media was built for a school. The system can treat 18 m3 d(-1) and was operated with a hydraulic loading rate of 0.078 (m3 m(-2) d(-1). For 360 days different operational conditions including start-up; stabilization; operation with aeration and non aeration; effect of rainy season, breaks from activities due to holidays and restart; were monitored and described in the article. Once stabilized, the system was able to remove, without the need for mechanical aeration, 97% of BOD5, 71% of COD, 93% of TKN, 11% of PO(4-)-P, 95% of TSS, 96% of VSS, in addition to having a removal efficiency of 4 log units of Faecal Coliforms (FC) and 100% helminthes eggs (HE). With this quality, the treated wastewater can be chlorinated and reused to irrigate green areas and/or in toilets. Although sanitary wastewater has a high concentration of Total-N (250 mg L(-1)) and a C/N ratio of less than 1, the system removed 65% of Total-N. Finally it was observed that after non activity periods, there was neither system failure nor the need to re-stabilize the system.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».