Case Study of a Multi-Stage Filtration System for Remote and Northern Communities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
A pilot multi-stage filtration system for water treatment was operated at two sites with phosphorous nutrient limited (C:N:P of 546:24:1 w/w) and nutrient rich (C:N:P of 6.3:1.6:1w/w) source waters.The system had two parallel treatment trains: Train 1 consisted of pre-ozonation, roughing filtration and slow sand filtration (SSF); and Train 2 consisted of pre-ozonation, roughing filtration and biofiltration (BF).Nutrient limited conditions exhibited lower DOC removals than nutrient rich conditions when ozone was present (9.3% vs 26% DOC removal, respectively).However, there was no difference in removal when no ozone was present (5.6% vs 6.4% DOC removal, respectively).A similar trend was seen with UVA254 removals (20% vs 45% with ozone, and 12% vs 13% without ozone, respectively).At the nutrient limited site, there was no overall difference between removals in the SSF and BF under conditions with and without ozone (p>0.05).At the nutrient rich site applied ozone resulted in a difference in removal between the SSF and BF trains (p<0.05), while there was no difference between the trains when no ozone was present (p>0.05).These findings highlight the importance of source water characterization and pilot testing when attempting to utilize the benefits of biofiltration for water treatment.iii 4.4 Conclusions ........
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».