The impact of chemically enhanced primary treatment on the downstream liquid and solid train processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of chemical coagulants and flocculants to supplement chemically enhanced primary treatment (CEPT) processes is increasing in popularity as it has been demonstrated to improve carbon redirection and suspended solids and phosphorus removal. Dosing 15 mg ferric chloride/L of wastewater and poly aluminum chloride (PACl; 0.5 mg/L) to the influent of a primary clarifier successfully achieved improved carbon redirection and suspended solids removal at a full‐scale WWTP. In this study, the impacts of PACl on the downstream liquid and solid train processes of the same WWTP were investigated. Compared to FeCl3 addition, a combined PACl and FeCl3 addition to the primary influent reduced the TSS and TP concentrations of the secondary clarifier effluent by 20% and 33%, respectively. Effluent BOD5 and ammonia‐nitrogen concentrations of the downstream activated sludge process were not affected by the addition of a combined FeCl3 and PACl in the primary clarifier. PACl addition affects the bioavailability of carbon and hence reduced the methane production efficiency of the primary sludge by 20%–30%. However, the significant amount of carbon concentrated in the CEPT sludge would enhance the amount of energy recovered through incineration. Practitioner points The chemically enhanced primary treatment process is an attractive method for carbon redirection and energy recovery. The combined FeCl3 and PACl addition in the primary clarifier improves the full scale activated sludge process effluent quality. PACl has a negative effect on methane 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».