Comparison of nutrient solubilisation and dewatering by freeze/thaw processing of sludge from Biological Nutrient Removal (BNR) and Non-BNR wastewater treatment plants.
Notice bibliographique
Résumé
Natural freeze/thaw processing is a simple, practical and low-cost solid-liquid separation method, which can effectively dewater wastewater sludge in Northern Canadian communities located in cold climate conditions. This method is especially effective when used in small treatment plants in remote and cold regions as typical dewatering methods require complex and expensive equipment, skilled operators and special maintenance. The objective of this research was to evaluate freeze/thaw processing as a method for dewatering, nutrient solubilisation and organics separation of wastewater sludge originating from two different wastewater treatment facilities: a Biological Nutrient Removal (BNR) plant and non-BNR plant. The results of experiments showed the effectiveness of this method for sludge dewatering and solubilisation of organics and nutrients. The sludge solid content increased approximately 10-fold after freeze/thaw processing. The treatment solubilised 15.2%, 33.5% and 21.5% of the initial total nitrogen, total phosphorus and total chemical oxygen demand, respectively for the non-BNR sludge. These values were 6.3%, 80.0% and 16.5%, respectively for the BNR sludge. The released phosphorus and nitrogen in the water can be recovered and used as fertilizer for agricultural purposes, supporting northern food production.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».