Pretreatment and in Situ Fly Ash Systems for Improving the Performance of Sequencing Batch Reactor in Treating Thermomechanical Pulping Effluent
Notice bibliographique
Résumé
In this work, two methods were applied for improving the performance of activated sludge in treating the effluent of the thermomechanical pulping process. In one attempt, the effluent of the pulping process was pretreated with 0.2 wt % of fly ash (FA) at room temperature and 100 rpm for 1 h, and the FA-pretreated samples were further processed by a sequencing batch reactor (SBR) system. In another work, FA (0.2 wt %) and activated sludge were mixed with the effluent simultaneously in an in situ system. The results showed that FA assimilation would benefit the removal of nonbiodegradable substances and thus facilitate the decomposition of contaminants by activated sludge in both systems, especially in the in situ system. The removal efficiencies of 96.1%, 99.1%, 95.2%, 90.51%, and 99.5% were achieved for COD, BOD, TOC, lignin, and sugar from the effluent, respectively. In addition, the sludge volume index (SVI) of the FA-pretreated and in situ systems decreased to 100.7 and 75.5 mL/g and the effluent suspended solids (ESS) decreased to 67.9 and 55.5 mg/L, respectively, indicating that the use of FA improved activated sludge settling and flocculation affinity. These results are attributed to the adsorption of lignocelluloses on fly ash and decomposition of lignocelluloses by activated sludge. Moreover, as under-valued biomass-based fly ash was utilized as an efficient adsorbent, the developed technique is green and promising for application in wastewater treatment systems.
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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 ».