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Enregistrement W2794261394 · doi:10.1061/(asce)ee.1943-7870.0001355

Effect of Flow Rate Increase on the Performance of a Pilot-Scale Biological Nutrient Removal Reactor

2018· article· en· W2794261394 sur OpenAlexaff
Kingsley Nze, Shengnan Xu, Yao Tang, Abdul Mohammed, Yang Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensCanadian Natural ResourcesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrobacterChemical oxygen demandChemistryNitriteExtracellular polymeric substanceNutrientNitrificationVolumetric flow rateAmmoniaPulp and paper industryHydraulic retention timeOxidizing agentEnvironmental engineeringBacteriaEnvironmental chemistryNitrogenWastewaterNitrateEnvironmental scienceBiochemistryBiologyBiofilm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrient removal in two identical pilot-scale reactors is assessed at influent flow rates of 30, 45, and 60 L/min. The bacteria community structure of nitrifiers and denitrifiers and the protein:polysaccharide ratio (PN/PS) in extracellular polymeric substances (EPS) are monitored at each flow rate. Except for the chemical oxygen demand (COD), the reactor performance in terms of ammonia and phosphorous removal begins to deteriorate at the 45 L/min influent flow rate. Nitrobacter are more dominant than are nitrite-oxidizing bacteria (NOB). The PN/PS ratio in sludge EPS significantly decreases as the solids retention time (SRT) decreases from 9.3 to 2.2 days. The PN/PS ratio temporarily increases in response to an increase in flow rate before normalizing to a steadier value.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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