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Enregistrement W2460155203 · doi:10.2175/106143006x111862

Decrease of Time for Pathogen Inactivation in Alkaline Disinfection Systems Using Pressure

2007· article· en· W2460155203 sur OpenAlexaff
Kari B. Fitzmorris, Robert S. Reimers, Jan A. Oleszkiewicz, Melvyn Little

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosolidsAmmoniaChemistryAscaris suumPulp and paper industryEnvironmental engineeringEnvironmental scienceBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From field studies conducted by Tulane University (New Orleans, Louisiana), efficiency of advanced alkaline disinfection in closed systems was found to depend on ammonia concentration, pH, exposure time, temperature, total solids content, pretreatment storage time, and mixing effectiveness. In this study of a closed alkaline system, an additional pathogen stressor pressure was tested. The effect of the alkaline dosing has been assessed for dewatered raw and aerobically and anaerobically digested municipal sludge cake that produce un-ionized ammonia at concentrations of 0.05 to 2% on a dry-weight basis. Inactivation of Ascaris suum eggs increased from 50 to 99% as the temperature was increased from 40 to 55 degrees C, thus achieving Class A levels. The systems studied were compared with an alkaline process operated under open conditions, which limited the concentrations of ammonia available because of Henry's Law. Under a closed pressurized system, the effect of un-ionized ammonia was greatly increased, and the resulting time required for inactivation was reduced from hours or days to minutes. In the next few years, it is expected that alkaline disinfection of biosolids will be optimized in relation to the factors stated above, at much lower doses of the alkaline agents. The closed-system alkaline processes that will be developed will be more energy-efficient, cost-effective, and have full control of potential odorous emissions.

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)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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