Cultivation of Nitrifying and Nitrifying-Denitrifying Aerobic Granular Sludge for Sidestream Treatment of Anaerobically Digested Sludge Centrate
Notice bibliographique
Résumé
In this study, three 1.2-L aerobic granular sludge sequencing batch reactors (AGS-SBRs) were used to cultivate nitrifying and nitrifying-denitrifying granules (w/supplemental carbon) and investigate sidestream treatment of synthetic-centrate and real-centrate samples from Ashbridges Bay Treatment Plant (ABTP) in Toronto, Ontario, Canada. Results showed that although the cultivation of distinct granules was not observed in the nitrifying reactors, sludge volume index (SVI30) values achieved while treating real and synthetic centrate were 72 ± 12 mL/g and 59 ± 11 mL/g (after day 14), respectively. Ammonia-nitrogen (NH3-N) removal in the nitrifying SBRs were 93 ± 19% and 94 ± 16% for real and synthetic centrate, respectively. Granules with a distinct round structure were successfully formed in the nitrifying-denitrifying SBR, resulting in an SVI30 of 52 ± 23 mL/g. NH3-N, chemical oxygen demand (COD) and phosphorus (P) removal in the nitrifying-denitrifying SBR were 92 ± 9%, 94 ± 5%, and 81 ± 14% (7th to 114th day), respectively with a low nitrite (NO2-N) and nitrate (NO3-N) concentration in the effluent indicating simultaneous nitrification-denitrification (SND) activity. High nutrient removal efficiencies via the nitrification and SND pathways shows that AGS technology is a viable process for treating sidestreams generated in a WWTP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».