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Enregistrement W2417073859 · doi:10.2175/106143016x14504669767175

Influence of SRT and HRT on Bioprocess Performance in Anaerobic Membrane Bioreactors Treating Municipal Wastewater

2016· article· en· W2417073859 sur OpenAlexafffundabout
Qirong Dong, Wayne J. Parker, Martha Dagnew

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSolar Energy Technologies OfficeChina Scholarship CouncilUniversity of Waterloo
Mots-clésMethanogenesisChemistryHydraulic retention timeWastewaterBioreactorAnaerobic digestionPulp and paper industryMembrane bioreactorBioprocessMethaneEnvironmental engineeringChromatographyEnvironmental scienceChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the impact of Solid Retention Time (SRT) (40 to 100 days) and Hydraulic Retention Time (HRT) (2.5 to 8.5 hours) on the treatment of municipal wastewater in pilot and bench scale AnMBRs. The results revealed good permeate quality with respect to concentrations of COD (<40 mg/L) and BOD5 (<10 mg/L) was achieved under all conditions. Over the range of values tested SRT and HRTdid not significantly influence COD and BOD5 removal efficiencies. Extended SRTs resulted in reduced sludge production and enhanced methane production. Oversaturation of dissolved methane in permeate appears to have been responsible for a consistent lack of COD mass balance closure in all tests. After calibration of biokinetic coefficients, PetWin 4 (EnviroSim Canada) was found to effectively simulate the concentrations of particulate COD, readily biodegradable COD and acetic acid over a range of SRTs and HRTs. The calibrated saturation coefficients for hydrolysis and aceticlastic methanogenesis processes were comparable to those reported in literature. The saturation coefficient of fermentation was significantly lower than those reported in literature. The simulated methane mass flows were consistently higher than the measured values which was consistent with the lack of COD mass balance closure and was attributed to reduction of sulfate and oversaturation of the permeate with respect to Henry's Law.

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)0,001
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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