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Enregistrement W2970398514 · doi:10.14288/1.0378385

Optimization of struvite pellet formation in a fluidized bed reactor : investigation of agglomeration and growth processes

2019· article· en· W2970398514 sur OpenAlexaff
M.B. Fromberg

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelletEconomies of agglomerationFluidized bedStruviteMaterials scienceEnvironmental scienceChemical engineeringWaste managementProcess engineeringChemistryMetallurgyPhosphorusComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The precipitation of struvite (MgNH₄PO₄∙6H₂O) from phosphorus-rich wastewaters is well studied, but the agglomeration and growth mechanisms to form struvite pellets in fluidized-bed reactor (FBR) technologies are not well understood. Of primary concern is the unwanted production of fine struvite crystals that do not agglomerate and are generally lost to recovery. A pellet form is desirable as a final product; this can be used directly as a slow-release fertilizer and is important for the recovery process as it is easily separated from any colloidal material present in the wastewater. The purpose of this research was to increase the fundamental knowledge of struvite pellet formation and mechanisms contributing to it within the UBC FBR system, with the goal to maximize growth rates while preventing fines losses. New methods were developed to understand struvite-pellet growth and morphologies under simulated FBR conditions. Precipitation experiments were used to determine induction times and zeta potential values of nucleating and growing crystals. A pilot UBC-FBR and lab-scale flow cells were used for separating pellet growth and agglomeration processes, and performing individual crystal and pellet growth experiments, respectively. Growth and morphology data was obtained from scanning electron microscope images. Fundamental knowledge gained from this work includes: crystal growth was the dominant process found in pellet formation; a preferential, pellet branching structure was identified; repulsive forces of precipitating and growing struvite changes as solution conditions change; agglomeration can be independently controlled in an FBR; radial growth rates for individual crystals increase with an increase in concentrations, supersaturation ratio (SSR) and fluid velocity; and individual pellet growth shows an increase with higher relative fluid velocities. An overall FBR SSR between 2-6 is recommended to optimize the pelletization process. This will reduce crystal protrusions that could turn into fines while desirable pellet morphologies form, and also reduce repulsive forces that could prevent agglomeration. Higher relative fluid velocities can maximize growth rates and recover phosphorus at a faster rate, potentially reducing FBR footprints and/or changing technology designs. An alternate FBR operational process was proposed to maximize pellet growth and phosphorus recovery, while preventing fines losses by independently controlling growth and agglomeration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,145
Écart entre enseignants0,140 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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