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Enregistrement W2782783030 · doi:10.2166/wst.2018.023

Evaluation of Ficus benjamina wood chip-based fungal biofiltration for the treatment of Tequila vinasses

2018· article· en· W2782783030 sur OpenAlexaff
Ramírez Camperos Esperanza, Gerardo Buelna, Díaz-Godínez Gerardo, Estrada-Arriaga Edson Baltazar

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEnzyme-mediated dye degradation
Établissements canadiensCentre de Recherche Industrielle du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilterChemistryTrametes versicolorBagasseChemical oxygen demandPhanerochaetePulp and paper industryBiochemical oxygen demandBiodegradationChrysosporiumLaccaseEnvironmental engineeringEnvironmental scienceWastewaterOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study was focused on the application of an aerobic biofiltration (BF) with Ficus benjamina wood chips as support medium, inoculated with two basidiomycete fungi, Phanerochaete chrysosporium (BF 1) and Trametes versicolor (BF 2), to treat Tequila vinasses from a Tequila industry. The biofiltration system was compared with a biofilter system without basidiomycete fungi (BF W), in order to determine the influence of fungi on the treatment of vinasses. Three different vinasses/water ratios (30/70, 40/60, and 50/50) were evaluated. The maximum removals of chemical oxygen demand (COD) obtained during each operation step were 72% (BF 1), 72% (BF 2), and 8% (BF W) for 30 vinasses/70 water; 72% (BF 1), 73% (BF 2), and 66% (BF W) for 40 vinasses/60 water; and 22% (BF 1), 20% (BF 2), and 18% (BF W) for 50 vinasses/50 water. The total organic carbon (TOC) removal was significantly increased using a volumetric organic load of 5.5 kg COD m−3d−1. During the operation of the biofilters, the enzymatic activity of laccase was present, even at the step of highest concentration of vinasses.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,239 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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