Effects of intermittent chemical dosing on volatile sulfur compounds in sewer headspace
Notice bibliographique
Résumé
Volatile sulfur compounds (VSCs), including hydrogen sulfide (H2S) and volatile organic sulfide compounds (VOSCs), can be produced in sewer systems causing sewer odor problems. In this study, the effects of intermittently dosing ferric iron, hydrogen peroxide, and nitrate on H2S and VOSCs in sewer headspace were investigated. In order to characterize the composition of VSCs, an HC-3 trace sulfur analyzer and gas chromatograph (GC) equipped with a triple quadrupole-type mass spectrometry (MS) apparatus were used to determine the VSCs. The results indicated that the effect of intermittent addition of 40 mg/L ferric iron or 40 mg/L hydrogen peroxide is limited for VSCs inhibition. The H2S and VOSCs concentrations increased significantly in the late-stage experiments, even around 20% and 30% respectively higher than the initial average concentrations. However, the intermittent addition of 40 mg N/L nitrate has a relatively stable control effect of H2S and VOSCs which maintaining 60% removal rate. Moreover, methyl mercaptan (MeSH) was the most abundant compound of the total VOSCs released and the results of the theoretical odor concentration study also indicate MeSH is the main VOSC causing the significant odor problem. Therefore, more attention should be focused on the VOSCs which have extremely low odor threshold.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».