Chemical fingerprinting of saline water intrusion into sewage lines
Notice bibliographique
Résumé
High salinity in sewage sludge can affect not only the operation of wastewater treatment plants (WWTPs) but also the quality of treated water generated, thereby limiting its downstream reuse. Using data on geochemical parameters, both for the central WWTP in Abu Dhabi, UAE, and literature values for potential regional saline water sources (e.g., shallow groundwater and regional Arabian Gulf seawater), a variety of chemical fingerprinting diagnostic ratios were calculated and plotted in order to determine the source of salinity in the municipal sewage. Data were compared with data from a regional WWTP that was not impacted by salinity. Monitoring data demonstrated persistently elevated levels of salinity in the municipal wastewater arriving at the central WWTP from the city. Dilution/concentration analysis using a conductivity vs. chloride plot showed both potential sources, i.e. Arabian Gulf seawater and coastal hypersaline groundwater, as feasible sources of wastewater salinization. Further diagnostic analysis using a Panno Plot indicated that coastal groundwater was the only likely source of salinization of municipal sewage. Additional confirmation of the identity of the source and the extent of mixing using different lines of evidence like stable isotope ratios is recommended for future study.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».