Characterization of Slaughterhouse Wastewater and Development of Treatment Techniques: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Commercialization in the meat-processing industry has emerged as one of the major agrobusiness challenges due to the large volume of wastewater produced during slaughtering and cleaning of slaughtering facilities. Slaughterhouse wastewater (SWW) contains proteins, fats, high organic contents, microbes, and other emerging pollutants (pharmaceutical and veterinary residues). It is important to first characterize the wastewater so that adequate treatment techniques can be employed so that discharge of this wastewater does not negatively impact the environment. Conventional characterization bulk parameters of slaughterhouse wastewater include pH, color, turbidity, biochemical oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand (COD), total organic carbon (TOC), total suspended solids (TSS), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP), and coliform counts. Characterization studies conducted have revealed the effects of the pollutants on microbial activity of SWW through identification of toxicity of antibiotic-resistant strains of bacteria. Due to the high-strength characteristics and complex recalcitrant pollutants, treatment techniques through combined processes such as anaerobic digestion coupled with advanced oxidation process were found to be more effective than stand-alone methods. Hence, there is need to explore and evaluate innovative treatments and techniques to provide a comprehensive summary of processes that can reduce the toxicity of slaughterhouse wastewater to the environment. This work presents a review of recent studies on the characterization of SWW, innovative treatments and technologies, and critical assessment for future research.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».