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Enregistrement W2789774261 · doi:10.2175/106143017x15054988926497

Characterization of Hydrolysis Kinetics in Staged Anaerobic Digestion of Wastewater Treatment Sludge

2017· article· en· W2789774261 sur OpenAlexaff
Mirzaman Zamanzadeh, Wayne J. Parker

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesophileAnaerobic digestionHydrolysisChemistryHydraulic retention timeChemical oxygen demandSewage sludgeWastewaterPulp and paper industryThermal hydrolysisSewage treatmentWaste managementSewage sludge treatmentEnvironmental engineeringEnvironmental scienceMethaneBiochemistryOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hydrolysis of mixed primary and secondary sludges in two-stage anaerobic digestion was evaluated and compared with conventional single-stage digestion, using various temperature-phased configurations of M1-M2, M1-T3, T1-T2, and T1-M3. A dual hydrolysis model best described the hydrolysis in all tests. This model was also able to consistently estimate the readily and slowly fractions of particulate chemical oxygen demand (COD) of raw sludge used in the tests. The hydrolysis kinetic coefficients (Khyd_s and Khyd_r) estimated for the mesophilic digesters were significantly greater in the short hydraulic retention time (HRT) M1 digester than those of the extended HRT digesters. Conversely, at thermophilic temperatures only Khyd_r was greater in short HRT T1 digester when compared to the extended HRT digesters. The increased Khyd_r and reduced Khyd_s values due to staging effect were explained with surface reaction models and endogenous decay. The temperature dependency of Khyd_s and Khyd_r was also explored in the staged digesters.

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)0,000
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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