SB-MBBR Technology: Treatment Strategies for Nitrification in Elevated Carbon Concentration Industrial Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
The dairy processing industry, in specific cheese processing, is a growing sector of the economy world wide.For example, China's demand for milk products projected an increase of 3.2-fold by 2050.While domestically in Canada, an annual increase of 5% has been reported since 2015 projected to continue to 2018.An increase in the demand for milk and dairy products translates to an increase in the produced wastewater.For every 2 L of milk processed 5 L of wastewater is produced, meanwhile, for every 1kg of cheese processed 9 kg of cheese whey is produced requiring the use of an estimated 10 kg of milk.Cheese whey is a by-product generated during the cheese manufacturing processes, with cheese processing wastewater defined as a combined stream of all wastewaters from a cheese processing facility.Cheese processing wastewater can be characterized as medium to high strength wastewater with COD concentrations of above 1000 mg•L -1 .In specific, cheese effluent can display COD concentrations in the range of 2500-5000 mg•L -1 and ammonia concentration in the ranges from 100-140 mg•L -1 -N, and total phosphorus is in the range of 50-60 mg•L -1 -P.Due to the high concentrations of carbon and nutrients in cheese processing wastewater, current stringent provincial regulations applied to municipal wastewater treatment plants restrict the discharge to sewers without prior treatment; leading to an increased demand for decentralized treatment units.Decentralized treatment units like sequencing batch reactors (SBR) gained popularity in cheese wastewater treatment due to their simple construct, reduced building expense and smaller footprint compared to conventional systems.The SBR however, has the potential of discharging floating or settled sludge during the draw or decant stages.The aerobic granular SBRs (AG-SBRs) promoted the formation of granules decreasing the potential of discharge.However, AG-SBRs were found to have problems regarding granular formation.The larger granules in an AG-SBR tended to of you have been a constant source of knowledge and inspiration.I am extremely grateful for all your support and encouragement.Throughout this degree, I found that I gained new knowledge and skills made possible through your patronage.I would also like to thank Neda Arabgol, Kellie Boyle, Maha Dabbas, and Patrick Daoust, for making me feel welcome at the University of Ottawa.Your constant support and friendship made it possible for me to finish this thesis.I would also like to extend a thank you for Alexandra Tsitouras for the usage of her data, and Rochelle Mathews for helping conduct some of
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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 | 0,001 |
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.
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 ».