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Enregistrement W2618863334 · doi:10.2166/wst.2017.315

Dewatering optimization with in-line and real-time measurement of polymer: results from full-scale treatment plants

2017· article· en· W2618863334 sur OpenAlexaff
Banu Örmeci, Richard DiMassimo

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbsorbanceDewateringPolymerTurbidityResidualMaterials scienceChromatographyPulp and paper industryChemistryComposite materialMathematicsEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Full-scale testing was carried out at two wastewater treatment plants to determine whether residual polymer concentration, measured by filtrate and centrate absorbance at 191 nm, can be used to identify the optimum polymer dose and achieve in-line and real-time dewatering optimization. The first plant uses high speed centrifuges and the second plant uses belt filter presses for dewatering. During the testing, the polymer dose incrementally increased to cover the under-dose, optimum dose and over-dose polymer ranges, and the centrate/filtrate absorbance at 191 nm, turbidity and cake solids were measured. The results showed that absorbance measurements at 191 nm exhibited a parabolic shaped curve with increasing polymer dose, where the minimum absorbance corresponded to the optimum polymer dose. The method can directly measure the residual polymer concentration and determine the optimum polymer dose accordingly, and is planned to be used in the development of a dewatering automation system in the future.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,426

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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