Effects of different substrates in the mitigation of algae-induced high pH wastewaters in a pilot-scale free water surface wetland system
Notice bibliographique
Résumé
Waste stabilization ponds (WSPs), as part of municipal wastewater treatment strategies, can exhibit variability in performance due to climatic conditions. Under elevated temperature and strong solar radiation, algal blooms and subsequent high pH effluents have often been observed. In this study, four substrates (gravel, peat, organic mulch, and topsoil) were evaluated for their ability to attenuate high pH effluents from a WSP. Synthetic wastewater with pH > 9.5, and low organic and nutrient loadings, was used to mimic algal-induced high pH effluents in 72 L rectangular bench-scale superficial constructed wetland configuration reactors. Peat exhibited the highest attenuation ability, where the effluent pH decreased substantially from 10.3 to 7.7, primarily due to its high organic contents. Peat also removed 53.7% of the influent total phosphorus, which could effectively limit algal growth. No statistically significant differences were discovered among gravel, topsoil, and organic mulch in terms of pH attenuation. Topsoil and organic mulch both have a relatively high alkalinity, making them ideal to maintain consistent pH levels. However, naturally high chemical oxygen demand levels in organic mulch raised concerns in the leaching of these compounds into the treated wastewater, making it less appealing for systems with low organic loading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».