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Enregistrement W3189310925 · doi:10.1061/(asce)ee.1943-7870.0001921

Stable Performance of Microbial Fuel Cell Technology Treating Winery Wastewater Irrespective of Seasonal Variations

2021· article· en· W3189310925 sur OpenAlexaff
Tianlong Liu, Anupama Vijaya Nadaraja, Jiaming Shi, Deborah J. Roberts

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterWineryChemical oxygen demandMicrobial fuel cellEnvironmental scienceSewage treatmentPulp and paper industryEnvironmental engineeringIdleAnimal scienceChemistryBiologyFood scienceEngineeringWine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The seasonality of wastewater production is a challenge for biological treatment systems due to the seasonal variation of wastewater volume and contaminant concentration. This study assessed the performance of a microbial fuel cell (MFC) during changes in feed from winery wastewater (vintage season) to dog food (idle season). The 100-mL lab-scale MFCs exhibited slightly different output power performance (410 versus 290 mW/m3) with chemical oxygen demand (COD) removal of 84%±10% and 88%±1% with winery wastewater and dog food, respectively. COD removal occurred prior to a decline in voltage production. The COD removal and total electrical energy recovered per cycle were both linearly proportional to the initial COD of each batch when the COD was increased from 1,000 to 10,000 mg/L. An increase in COD increased the duration of power output but not the maximum output power. The energy recovery per kilogram COD improved with increasing COD concentration in the wastewater up to 0.042 kW·h/kg COD removed. This study demonstrated the efficacy of MFCs to treat agricultural wastewater and how dog food could be used as an ideal alternative feed to maintain effective reactor performance during the idle season of a seasonal agricultural wastewater system.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,952

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)0,0010,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,152
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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