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Enregistrement W3096283831 · doi:10.2166/wqrj.2020.013

Wastewater lagoon solids, phosphorus, and algae removal using discfiltration

2020· article· en· W3096283831 sur OpenAlexafffund
Guillaume Leblond, Patrick M. D’Aoust, Chris Kinsley, Robert Delatolla

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEffluentAerationFacultative lagoonSuspended solidsTotal suspended solidsPhosphorusFilter (signal processing)Environmental scienceStabilization pondWastewaterEnvironmental engineeringAlgaeFacultativeAerated lagoonSewage treatmentPulp and paper industryEnvironmental chemistryChemistryChemical oxygen demandEcologyActivated sludgeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The microsieving discfilter technology was investigated at the pilot scale. The pilot was configured to treat the effluent from a municipal wastewater multi-lagoon facility consisting of two facultative lagoons and a third seasonally aerated lagoon that is aerated to mitigate hydrogen sulfide release. The 10 μm filter, operated without chemical enhancement, demonstrates 60.1 ± 22.6% removal of the lagoon effluent total suspended solids (TSS) during periods of operation without aeration of the third lagoon. Aeration of the third lagoon of the multi-lagoon system prior to discharge renders the 10 μm filter cloth ineffective with respect to solids removal. The 5 μm filter cloth performs effective nonchemically enhanced removal of solids even during aeration of the lagoon, removing 68.2 ± 9.85% of effluent TSS. The greater performance of the 5 μm filter was achieved at the expense of a lower maximum conveyance capacity than the 10 μm filter. The 10 and 5 μm filters decrease the effluent total phosphorus (TP) concentrations by 0.14 and 0.13 mg-P/L, respectively. Algae, characterized as Chlorophyll α, shows removal from influent concentrations of 10.25 ± 4.19 μg/L to concentrations of 4.61 ± 1.28 μg/L for the 10 μm filter, and 4.10 ± 0.65 μg/L for the 5 μm filter.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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