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Enregistrement W2472429990 · doi:10.2495/wm160321

Short-term and long-term studies of the co-treatment of landfill leachate and municipal wastewater

2016· article· en· W2472429990 sur OpenAlexaff
Qiuyan Yuan, Han-Wei Jia, M. Poveda

Notice bibliographique

RevueWIT transactions on ecology and the environment · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeachateTerm (time)Environmental scienceWastewaterWaste managementEnvironmental engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of the pre-treatment of landfill leachate on the co-treatment of landfill leachate and municipal wastewater was investigated through a short-term and a long-term study. The short-term study aimed to mimic the shock load of leachate on the wastewater treatment process. The leachate pre-treatment was achieved by coagulation and air stripping to remove partial chemical oxygen demand (COD) and ammonia. The long-term study aimed to investigate the effectiveness of leachate pre-treatment on nutrient removal of the wastewater treatment process in a long-term operational condition when air stripping was used as a means of pretreatment. From the short-term study, it was found that at low mixing ratios (0.5% and 1%), pre-treatment did not produce any significant difference from the one without pre-treatment. When the untreated leachate mixing rate was increased (5% and 10%), the system was not able to achieve full nitrification during one cycle. However, the pre-treatment of leachate lowered the ammonia in the influent, therefore allowing for full nitrification. The long-term study demonstrated that even at a 10% mixing ratio, the high ammonia concentration in the leachate did not have a negative impact on the nitrification process. Due to the high non-readily biodegradable portion of COD in the leachate, the majority of the COD from the leachate ended up in the effluent thereby decreasing the effluent quality. It was found that at a 2.5% mixing ratio of leachate with wastewater, the overall biological nutrient removal process of the system was improved without compromising the COD removal efficiency.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,003
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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