Organic matter capture by a high-rate inoculum-chemostat and MBBR system
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».