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Enregistrement W2802458843 · doi:10.3390/w10050578

Modified Septic Tank: Innovative Onsite Wastewater Treatment System

2018· article· en· W2802458843 sur OpenAlexaff
Bassim Abbassi, Raihan Abu-Harb, Bashaar Y. Ammary, Naser Almanaseer, Chris Kinsley

Notice bibliographique

RevueWater · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeptic tankEffluentWastewaterAnaerobic exerciseEnvironmental scienceSewage treatmentWaste managementHydraulic retention timeEnvironmental engineeringEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research documents two innovative designs of septic tanks used for onsite wastewater treatment. The designs were implemented and tested as part of a research project focused on innovative decentralized wastewater treatment solutions. The modified septic tanks were tested at different hydraulic loading rates for sufficient periods to effectively evaluate their performance. The two systems were designed with successive anaerobic and aerobic chambers and were differentiated between attached and suspended growth. The systems were operated at detention times of 4.3, 3.2, and 2.6 days. High removal of organic load was achieved under all loading criteria in both systems. Effluent BOD5 concentration at lower and higher loading rates were found to be less than 15 and 25 mg/L, respectively, representing a removal rate of more than 95%. Nitrogen was also removed but at a lower rate. The highest TN removal was achieved (59%) in the attached growth system at the lowest loading rate. Although two logs of E. coli removal (99%) were achieved in all systems, E. coli numbers were high enough to necessitate further tertiary treatment. The modified septic tanks proved to be a cost-effective technology with low energy and O&M requirements.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,016

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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