Effective sludge dewatering technique using the combination of Fenton's reagent and CPAM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, the combination of Fenton's reagent and cationic polyacrylamide (CPAM) was used in sludge conditioning for the enhancement of sludge dewatering performance. The effects of CPAM, H2O2, and Fe2+dosages and pH on the moisture content (MC) of the filter cake, the specific resistance of filtration (SRF), and the residual turbidity of the supernatant (RT) were investigated. To observe influencing mechanisms of sludge dewatering further, optical microscopy and scanning electron microscopy (SEM) were employed. Results demonstrated that the sludge dewatering performance obtained by the combination of Fenton's reagent and CPAM was significantly better than that obtained using Fenton's reagent or CPAM alone. The optimum conditions of sludge conditioning were as follows: 400 mg · L−1Fe2+, 4 g · L−1H2O2, 40 mg · L−1CPAM, and pH 4. The SRF, MC, and RT at optimum conditions were reduced to minimum values of 1.06 × 1012 m/kg, 58.9 %, and 3.7, respectively. The optical microscopy and SEM analyses of sludge flocs confirmed that they were more conducive to sludge dewatering after the combination of Fenton oxidation and flocculation. The sludge dewatering results demonstrated that the combination of Fenton and flocculation process exhibited excellent performance in enhancing sludge dewatering and is a promising pretreatment approach to sludge disposal.
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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) | 0,000 | 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 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 ».