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Enregistrement W4230157611 · doi:10.32920/ryerson.14653770

Characterization of a hybrid sequencing batch reactor system for treatment of wastewater using suspended microbial aggregates and biofilms

2021· preprint· en· W4230157611 sur OpenAlexaff
Romeo Gabriel Dumitrache

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterNitrificationMoving bed biofilm reactorChemical oxygen demandBiofilmBiomass (ecology)Suspended solidsPulp and paper industryHybrid reactorSurface-area-to-volume ratioHydraulic retention timeVolatile suspended solidsAmmoniaChemistryEnvironmental scienceEnvironmental engineeringChemical engineeringMaterials scienceNitrogenEcologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A moving bed biofilm reactor was studied for its capability of carbon oxidation and nitrification. The hybrid system made use of suspended biomass in the forms of microbial aggregates and attached biomass in the form of biofilms on suspended carriers. The carriers used for biofilm support were made of polyethylene and have a wagon wheel shape. The carrier fill ratio, which is defined as the volume ratio of carrier to the whole reactor was a key characteristic parameter of the reactor. The experimental runs used different carrier filling ratios from 25 to 50% to determine the optimal operating value for this type of hybrid reactor. Also the nutrient conditions were modified to test the capacity of the system to adapt to various changes in phosphorus loading in the influent wastewater. The results showed that for an influent chemical oxygen demand (COD) of 600 mg/L, ammonia of about 24 mg/L and hydraulic reaction time of 6 hours there was no difference in the performance of the system under the different carrier filling rations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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