Treatment of wastewater from syngas wet scrubbing: Model‐based comparison of phenol biodegradation basin configurations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A treatment process for the biological removal of phenol from wastewater generated from the wet scrubbing of syngas is discussed with the objective of reducing Hydraulic Retention Time (HRT) for the process. In phenol biodegradation, a major challenge is posed by the inhibitory effect of high inlet phenol concentrations on the functioning of degrading microorganisms, leading to excessively high HRT values. This study provides a theoretical insight on the effect of reactor configuration and operation mode on the residence time for high strength phenolic wastewaters. Two pre‐treated wastewater streams mainly contaminated with phenol, with different flow rates and phenol concentrations, have been considered for evaluation in this work. Various configurations to remove phenol have been studied and compared. The kinetics in the reactors have been estimated using the Haldane‐Andrews equation for a variety of microorganisms. The configurations which require minimum residence time for a given extent of phenol biodegradation are those employing two reactors in series with a certain reflux stream. Gulosibacter sp. YZ4 is found to be the most effective microorganism in removing phenol within the minimum retention period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».