Treatment of Actual Winery Wastewater by Fenton-like Process: Optimization to Improve Organic Removal, Reduce Inorganic Sludge Production and Enhance Co-Treatment at Municipal Wastewater Treatment Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Despite many wineries being equipped with onsite wastewater treatment, winery wastewater (WWW) co-treatment at municipal wastewater treatment plants (WWTPs) remains a common practice in wine-making regions. The complex and highly variable nature of WWW can result in negative impacts on WWTP operations, highlighting a need for improved co-treatment methods. In this paper, the feasibility of using the Fenton-like process to pre-treat WWW to enhance co-treatment at municipal WWTPs is assessed. First-stage pre-treatment of the WWW, in the form of dilution and settling or aerobic biological treatment, is used prior to the Fenton-like process. A three-factor BBD experimental design is used to identify optimal reaction time and initial H2O2 and Fe3+ concentrations. Chemical oxygen demand (COD) and total organic carbon (TOC) removal rates are not able to accurately reflect the extent of reaction. Additional trials identified solubilization of particulate COD and TOC, as well as samples handling requirements prior to analysis, as factors affecting the apparent COD and TOC removal rates. Inert suspended solids (ISS) generated during the sample handling process are found to be the response variable best suited to quantifying the extent of the Fenton-like reaction. Maximum ISS generation is observed at initial H2O2 and Fe3+ concentrations of 4000 mg/L and 325 mg/L, however, results suggest that optimal concentrations exceed these values. The impact of adding pre-treated WWW, with and without Fenton-like treatment, to municipal WWTPs’ primary clarifiers and aerobic bioreactors is also assessed via bench-scale trials. Challenges associated with co-treating WWW are found to remain despite the pre-treatment alternatives investigated, including negative impacts on simulated primary and secondary effluent quality. The Fenton-like AOP provides limited opportunity to optimize or enhance co-treatment at municipal WWTPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».