MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4250510293 · doi:10.22215/etd/2015-11110

Freeze-Thaw Sludge Dewatering and Stabilisation using Ferrate(VI)

2015· dissertation· en· W4250510293 sur OpenAlexfundno aff
James Diak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFreezing and Crystallization Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Education, IndiaUniversity of Ottawa
Mots-clésChemistryFecal coliformDewateringEnvironmental chemistryPotassium ferratePotassiumPulp and paper industryChromatographyNuclear chemistryEcologyBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study examined the individual and combined effects of potassium ferrate(VI) additions and freeze-thaw conditioning for the stabilisation and dewatering of wastewater sludges.The purpose of the research was to develop a simple and effective sludge management approach for remote communities in cold climates.Freeze-thaw sludge dewatering with gravity meltwater drainage reduced the sludge volume by up to 88%, and resulted in approximately 2.4-log inactivation of fecal coliform.For many of the test samples, increasing the time frozen from 1 to 15 days increased the level of inactivation of fecal coliform.However, some samples demonstrated >3-log inactivation of fecal coliform after only 1 day frozen, which suggests that fecal coliform inactivation occurs primarily as a result of the freezing process.Similarly, the freezing temperature did not have a significant effect on the level of inactivation, and increasing the duration of time spent frozen from 1 to 15 days did not improve sludge drainability during thaw, which indicates that particle consolidation, leading to improved sludge dewaterability, occurs during the freezing process.Potassium ferrate(VI) additions followed by a 15-minute reaction period oxidised sludge constituents, which inactivated fecal coliform, reduced the concentrations of odour causing compounds (ammonia and sulphide), and solubilised sludge solids, resulting in an increase in soluble chemical oxygen demand (sCOD), soluble proteins and soluble carbohydrates.Potassium ferrate(VI) additions as low as 1.0 g/L also reduced the concentrations of hormones in sludge.iii Co-treatment of anaerobically digested sludge using 5.0 g/L of potassium ferrate(VI) followed by freeze-thaw with gravity meltwater drainage reduced fecal coliform to <100 colony forming units (CFU)/g dry solids (DS), and dewatered the sludge to >12% total solids (TS), representing an 85% reduction in sludge mass following a 12-hour thawing period.The sludge cake remaining was suitable for land application in terms of fecal coliform under the level 1 criteria for pathogens (CP1) (Ontario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (OMAFRA), 2013).Additionally, raw primary sludge was treated and dewatered to below CP2 limits using 5.1 g/L potassium ferrate(VI) followed by freeze-thaw with gravity meltwater drainage, and to below CP1 limits using <15 g/L pretreatment followed by freeze-thaw.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetFreezing and Crystallization ProcessesTravaux en français237 207