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Enregistrement W2511440094 · doi:10.20381/ruor-5320

Development of a Combined Reed Bed – Freezing Bed Technology to Treat Septage in Cold Climates

2016· dissertation· en· W2511440094 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Kinsley

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Soil, Plant Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceClimatologyHydrology (agriculture)MeteorologyAtmospheric sciencesEngineeringGeologyGeographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Government of Ontario plans to ban the land application of untreated septage; however, most town wastewater treatment plants do not have the capacity to accept septage. A combined reed bed – freezing bed technology has been successfully developed to dewater and treat septage. Lab column studies established that freeze-thaw conditioning can restore drainage in clogged sand drying beds dosed with common biological sludges and that septage can be dosed at 10 cm/week for 2.5-5.0 months before clogging is observed. Pilot studies showed that freezing beds can operate without the need for a cover with the applied sludge effectively melting any snow cover in regions with moderate snowfall. Septage freezing was successfully modelled following an accepted model for ice formation on water bodies while septage thawing was modelled using a regression analysis with initial frozen depth and precipitation found to be insignificant and degree days of warming controlling the rate of thawing. Model results were utilized to produce a freezing bed design loading map for North America based on temperature normals. Field scale planted and unplanted reed bed – freezing bed systems were constructed and tested with varying hydraulic loading rates (1.9-5.9 m/y) and solid loading rates (43-144 kg/m2/y) over a 5 year period resulting in a recommended design hydraulic loading rate of 2.9 m/y or 75 kg/m2/y. Drainage rates doubled after freeze-thaw conditioning compared to during the growing season, suggesting that freeze-thaw conditioning restores filter hydraulic conductivity. No effect of solid loading rate, planted versus unplanted filters and 7 versus 21 d dosing cycles on filter drainage was observed; however, drainage varied significantly with hydraulic loading rate. The filters separated almost all contaminants with filtrate equivalent to a low-strength domestic wastewater which can be easily treated in any municipal or decentralized wastewater system. The dewatered sludge cake had similar nutrient and solid content to a solid dairy manure and met biosolid land application standards in terms of metals and pathogens. The combined reed bed-freezing bed technology can provide a low-cost solution for the treatment and reuse of septage in cold-climate regions.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,279
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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