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Enregistrement W2735959096 · doi:10.2166/wqrj.2017.016

Organic matter capture by a high-rate inoculum-chemostat and MBBR system

2015· article· en· W2735959096 sur OpenAlexaff
Hadi Abbasi, Charles Élysée, Marc‐André Labelle, Édith Laflamme, Alain Gadbois, Antoine Laporte, Peter Dold, Yves Comeau

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensCégep de Saint-LaurentWSP (Canada)EnviroSim (Canada)Polytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemostatHydraulic retention timeBioreactorWastewaterOrganic matterEnvironmental sciencePulp and paper industryMoving bed biofilm reactorVolumetric flow rateChemistryEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this study was to develop an innovative process to maximize the bio-transformation of colloidal and soluble biodegradable matter (CSB) into particulate matter (XB) for energy recovery via methane production. Two configurations were studied: (1) high-rate moving bed bioreactor (HR-MBBR) and (2) inoculum-chemostat (IC) system consisting of a very HR-MBBR inoculating a continuous flow stirred-tank reactor. The effect of hydraulic retention time (HRT), specific organic loading rate (SOLR), and dissolved oxygen (DO) level were determined using real wastewater at pilot scale. Results showed that in the HR-MBBR process, a very high CSB bio-transformation efficiency (90%) was obtained in a wide range of SOLRs (2.0 to 5.5 g CSB m−2 d−1) corresponding to an optimum HRT of 36 minutes. The IC process reached a maximum CSB bio-transformation efficiency of 77%, at SOLRs ranging from 22 to 30 g CSB m−2 d−1 at an HRT of 3.7 hours. The DO concentration in the HR-MBBR influenced the CSB bio-transformation ratio, while the HRT and the SOLR were the dominant factors influencing this ratio in the IC process. Based on these results, the IC process could be an interesting alternative to high-rate systems towards obtaining energy positive/efficient from water resource recovery facilities.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,256 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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