MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2896252445 · doi:10.11575/prism/32661

Biological nutrients eradication employing Aerobic Granulation

2018· dissertation· en· W2896252445 sur OpenAlexaboutno aff
Anrish Not available

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientGranulationBiologyEnvironmental scienceBiochemical engineeringEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrients (nitrogen and phosphorus), since mid-20th century, have been a rising matter of concern- impacting the quality of natural water bodies and stressing the wastewater treatment facilities. The increased availability of nitrogen and phosphorus are known to cause the excessive aging of lakes, eutrophication, thus depriving these bodies of oxygen, leading to various ecological, human health and socio-economic impacts. The phosphorus discharged from untreated or under treated municipal wastewater considerably adds to eutrophication. Although the conventional processes for wastewater treatment are able to remove the organics yet contains residual nutrients in the effluent. These residual amounts exceed the desired effluent limitations, which are getting stringent. The following research provides an insight of an emerging biotechnology: Aerobic Granulation, for its suitability to remove phosphorus (growth limiting nutrient) and nitrogen existing in domestic wastewater. The research focuses on investigation of different mechanisms supporting domestic level phosphorus removal in aerobic granular system. Granulation is a novel biotechnology based on self-immobilization of diverse microbes into a packed and dense structure giving it a unique ability to retain higher biomass, exceptional settleability, and resistance to toxicity and fluctuating organic loadings. In comparison to the conventional treatment processes, granulation technology also offers smaller footprint and low operational cost. A characteristic property of the granules is that these can be tailored as per the treatment requirements. The stratified structure of the granules due to mass transfer diffusion provides favorable conditions for phosphorus removal. The co-existence of aerobic zone and anaerobic zone in the granules, as documented in the literature, supports the simultaneous removal of nitrogen and phosphorus. The lab-scale bioreactor was setup in Hydraulics lab at University of Calgary from February 2016- August 2016. Synthetic wastewater was used for the experiments with variation in COD and phosphorus concentration in the reactor for evaluating the significance of the operational factors. The major phenomenon responsible for phosphorus removal at low C:P was biological assimilation. At a high C:P ratio, biological accumulation and biologically induced phosphorus precipitation were identified as the phosphorus removal phenomena. Microbiological analysis through Polymerase chain reaction of extracted 16r RNA genes indicated the presence of Rhodocyclaceae; phosphorus removing bacteria with a low temperature based biological phosphorus removal rate. Data analysis illustrated a significance of C:P on aerobic granular phosphorus removal process. The results reflect the suitability of aerobic granulation for municipal level phosphorus removal provided optimum operational conditions are maintained. A scale up version of this technology could be used for deeper insight into real domestic wastewater for advanced wastewater treatment processes.

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
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)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePRISM (University of Calgary)Même sujetWastewater Treatment and Nitrogen RemovalTravaux en français237 207