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Enregistrement W2425407157 · doi:10.2175/106143016x14504669768291

Sequential Anaerobic/Aerobic Digestion for Enhanced Carbon/Nitrogen Removal and Cake Odor Reduction

2016· article· en· W2425407157 sur OpenAlexaffabout
Muneer Ahmad, Marco Abel Denee, Hao Jiang, Çiğdem Eskicioğlu, Paul Kadota, Theresa Gregonia

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaerobic digestionEffluentAerobic digestionDigestion (alchemy)Pulp and paper industryWastewaterSewage treatmentChemistryAnaerobic exerciseFecal coliformWaste managementOdorNutrientEnvironmental scienceEnvironmental engineeringMethaneBiologyWater qualityChromatographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaerobic digestion (AD) has been proven to be an effective process for the treatment of wastewater sludge. However, it produces high levels of ammonia in the digester effluent, which may jeopardize meeting stringent nutrient discharge limits. In this study, the effect of a sequential anaerobic/aerobic (AN/AERO) digestion and a single-stage conventional AN digestion (as control) was investigated on mixed (primary + secondary) sludge generated by the Annacis Island wastewater treatment plant (WWTP) (BC, Canada). An overall sludge retention time (SRT) of 22.5 days under three different scenarios was chosen based on the current operational SRT of the digesters at the Annacis Island WWTP. The steady state results have shown that sequential AN/AERO digestion configurations achieved up to 11% higher volatile solids (VS) removal and 72% lower ammonia generation over single-stage conventional AN digestion. Furthermore, sequential AN/AERO system also showed enhanced dewaterability, improved fecal coliform destruction and reduced digested cake odors over control digesters.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,240 · 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'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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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