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Enregistrement W4280579237 · doi:10.2166/wqrj.2022.025

Biofilm thickness restraint carriers enhance free nitrous acid inhibition for partial nitritation

2022· article· en· W4280579237 sur OpenAlexaff
Alexander Schopf, Magnus Christensson, Maria Piculell, Xin Tian, Robert Delatolla

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmNitrous acidAnammoxAmmoniaMoving bed biofilm reactorChemistrySewage treatmentWastewaterAmmoniumChemical engineeringEnvironmental engineeringEnvironmental scienceBacteriaNitrogenBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ammonia is a deleterious pollutant present in municipal wastewater that can be hazardous if released into the environment. There is a need for the development of novel processes to advance ammonium removal technologies. Partial nitritation (PN) and anaerobic ammonia oxidation (anammox) are modern treatment processes that can be combined to provide energy-efficient ammonia removal; however, these processes have been shown to be challenging to implement as a two-stage system. New methods to achieve steady PN need to be discovered. Free nitrous acid (FNA) exposure has been explored as a possible strategy for achieving PN; however, exposure time to FNA and FNA dosage is dependent on the treatment system. For biofilm technologies, such as the moving bed biofilm reactor and biofilm characteristics, including biofilm thickness, can cause inconsistent results. Therefore, this study compares defined maximal biofilm thickness with undefined biofilm thickness and their capacity to achieve PN using FNA. This study found that a defined maximal biofilm thickness designed carrier maintained a thin biofilm capable of achieving PN after FNA exposure while the undefined biofilm thickness designed carrier was not suitable for stable PN.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,285 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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