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Enregistrement W4237424108 · doi:10.32920/ryerson.14645514

Combined biological and advanced oxidation processes for the treatment of an actual slaughterhouse wastewater

2021· preprint· en· W4237424108 sur OpenAlexafffund
Ciro Bustillo Lecompte

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)
Mots-clésWastewaterEffluentSewage treatmentBiogasEnvironmental scienceAnaerobic digestionYield (engineering)Waste managementReuseEnvironmental engineeringEngineeringChemistryMethane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental protection initiatives and increasing market demand for green practices are driving the meat processing industry to consider sustainable methods for wastewater treatment of slaughterhouse wastewater. On- site treatment is the preferred option to treat the slaughterhouse effluents for water reuse and potential energy recovery due to the conversion of organics into biogas. A thorough review of advancements in slaughterhouse wastewater characteristics, treatment, and management in the meat processing industry, environmental impacts, health effects, and regulatory frameworks relevant to the slaughterhouse wastewater management is presented in this study. Significant progress in high-rate anaerobic treatment, nutrient removal, advanced oxidation processes, and combined processes for an actual slaughterhouse wastewater treatment are highlighted. The optimization of individual and combined processes was performed in this study using quadratic modeling, degradation mechanisms, and response surface methodology to maximize CH4 yield and the removal of TOC and TN while minimizing TSS and H2O2 residuals. The effects of the flow rate, pH, influent TOC concentration, H2O2 dosage, and their interaction on the overall treatment efficiency and CH4 yield were studied. In the final part of this study, an optimized combined anaerobic–aerobic and UV/H2O2 system with recycle was evaluated using a cost- effectiveness analysis by minimizing treatment time, electrical energy consumption, and the overall incurred treatment costs. The agreement between model predictions and experimental values indicated that the proposed models could describe the performance of individual and combined systems for actual SWW treatment. The maximum TOC and TN removals of 91.29 and 86.05%, CH4 yield of 55.72%, and minimum H2O2 residual of 1.45% were found at optimum conditions of influent TOC concentration of 626 mg/L, feed flow rate of 45 mL/min, H2O2 dosage of 350 mg/L, and pH of 6.59. The minimum total retention time was determined to be 10 h with individual residence times of 6.82 h, 2.40 h, and 47 min in the ABR, AS bioreactor, and UV/H2O2 photoreactor, respectively. A minimum electrical power consumption of 0.0194 kWh for an overall treatment cost of 0.12 $/m3 were obtained based on the cost-effectiveness analysis. Results show that the application of combined biological and advanced oxidation processes is useful for on-site slaughterhouse wastewater treatment. Keywords: Slaughterhouse wastewater, anaerobic digestion, activated sludge, advanced oxidation processes, process optimization, cost-effectiveness analysis.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,581

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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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