Bioremediation of pit toilet sewage
Notice bibliographique
Résumé
The paper examines the efficacy of anaerobic, aerobic and denitrification reactions in reducing organic carbon (C), ammonium and nitrate concentrations in pit toilet sewage. The anaerobic character of pit toilet sewage causes nitrogen (N) to prevail as ammonium rather than as nitrate ions. Anaerobic decomposition of organic carbon is initially resorted to reduce competition for ammonium oxidation during subsequent aerobic treatment of sewage. A mixture of air-dried cattle manure, sand and gravel is used as a biobarrier medium for nitrate reduction. Cattle manure serves as an affordable organic carbon source; sand particles act as a medium for attached bacterial growth, while gravel improves the permeability of the barrier. Batch tests showed that anaerobic reactions reduce chemical oxygen demand (COD) concentration in pit toilet sewage by 85%. Comparatively, aerobic reactions reduce ammonium concentration in sewage by 77% through assimilation, nitrification and adsorption; 6–10 h of contact between the biobarrier mix and nitrate leads to acceptable levels of denitrification (residual nitrate concentration < 45 mg/l). A modified twin-pit toilet that facilitates anaerobic decomposition of sewage in the first pit and aerobic treatment and denitrification of sewage in the second pit is constructed at Mulbagal town, Karnataka, India.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».