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Enregistrement W3163409085 · doi:10.18280/acsm.450208

Experimental Study on the Treatment of Rural Domestic Wastewater Using the Multi-Soil-Layering System Filled with Sludge-Based Biochar

2021· article· en· W3163409085 sur OpenAlexvenueno aff
Jingrui Wang, Zechao Zhang, Ying Guo, Junliang Liu

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharCharcoalWastewaterPollutantSewage treatmentEnvironmental scienceAmendmentLayeringPulp and paper industryEnvironmental engineeringWaste managementMaterials scienceChemistryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to improve the treatment effect of the multi-soil-layering system (MSL) on rural domestic wastewater. For this, sludge-based biochar materials were selected in the experiments to study its impacts on the treatment of rural domestic wastewater using the MSL. The comparative experiments were conducted for the three MSL systems filled with different materials: the sludge-based biochar (a), wood chips (b), and charcoal (c). The results showed that when the sludge-based biochar material was used as a filler, the removal effect of COD, NH4+-N, TN, TP is better than that of wood chips and charcoal, and the removal rates were 80%, 90%, 65% and 92%, respectively, meeting the Grade A standard specified in the Hebei Province Rural Domestic wastewater Discharge Standard (DB13/2171-2015); hydraulic loading rates (HLRs) have a great impact on the removal of pollutants, and the pollutant indicators in the system (a)re affected by the HLRs in different degrees, i.e., NH4+-N>TP>COD>TN from high to low; considering the treatment efficiency and pollutant removal effect, the HLRs should be selected between 800L/(m2·d) and 1200L/(m2·d). It’s concluded finally that the sludge-based biochar material can strengthen the removal effect of the MSL system. This study is of theoretical value for the further research on MSL system and resource utilization of the sludge.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,613

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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