Winery wastewater management and treatment in the Niagara Region of Ontario, Canada: A review and analysis of current regional practices and treatment performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The winemaking process produces a large volume of wastewater with highly variable characteristics. Methods in place to manage winery wastewater (WWW) vary, with some wineries treating their WWW on‐site, while others direct the WWW to municipal wastewater treatment plants (WWTPs). Despite the significant presence and growth of the wine industry in the Niagara Region of Ontario, Canada, few data are available regarding the characteristics and treatment of WWW in this geographic region. This work presents a comprehensive review of full‐scale treatment methods currently in place to manage and treat WWW at 53 wineries in the Niagara Region. The most common type of on‐site treatment is the constructed wetland process, providing overall removal rates of >98% for chemical oxygen demand (COD) and >98% for total suspended solids (TSS) for the combined treatment of WWW and site‐generated sanitary sewage. Subsurface effluent discharge is the most widely used disposal strategy, while larger systems treating WWW alone also reuse the effluent for vineyard irrigation. The construction and operation of on‐site treatment systems at wineries does not address all WWW treatment needs, requiring a portion of the WWW to be co‐treated at WWTPs. While full‐scale operating data indicate that anaerobic co‐digestion with municipal sludges is effective (89% COD removal), the co‐digestion capacity is limited. Co‐treatment in the municipal WWTPs' liquid treatment train leads to negative operational and performance impacts. No efficient WWW co‐treatment options, viable in the long‐term, are currently available at municipal WWTPs. Improved co‐treatment strategies are required to address WWW treatment needs in the Niagara Region.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».