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Enregistrement W3108872999 · doi:10.1680/jenes.20.00035

Effect of nickel (II) and cobalt (II) mixture on aerobic sludge biomass

2020· article· en· W3108872999 sur OpenAlexvenueno aff
Rajhans Negi, Rajneesh Kumar, Mohammad Khalid Jawed

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCobaltNickelBiomass (ecology)SettlingMetal ions in aqueous solutionPulp and paper industryEnvironmental chemistryMetalChemical oxygen demandChemistryWastewaterEnvironmental scienceEnvironmental engineeringInorganic chemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improper waste management is leading to heavy-metal contamination in domestic waste water, particularly in developing countries. This study examined the impacts of a 1:1 (w/w) mixture of nickel (Ni) and cobalt (Co) metal ions on reactor performance, metabolic activity and sludge biomass characteristics in sequential batch reactors (SBRs). The study also investigated the recovery potential of sludge biomass, when the metal ions were discontinued from the feed. Two sets of four identical SBRs labelled as RMix0 (control), RMix5, RMix25 and RMix75 were fed with a carbon (C) source and a mixture of nickel (II) + cobalt (II) metal ions in concentrations of 0, 5, 25 and 75 mg/l, respectively. The SBRs were operated with a cycle time of 12 h. The two phases consecutively investigated were the stressed phase (metals present in the feed) for 21 days and the recovery phase (metals absent in the feed) for 14 days. The results showed that during the stressed phase, chemical oxygen demand removal and metabolic activity in RMix25 and RMix75 deteriorated. Settling characteristics and biomass morphology underwent severe changes in RMix25 and RMix75. On the basis of the results, the study suggests monitoring the settling characteristics of biomass for early indication of metallic infiltration as a damage prevention strategy for sludge biomass in a waste-water-treatment plant.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,177 · 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.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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