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Enregistrement W4365447560 · doi:10.1101/2023.04.11.536442

Sidestream bio-P and mainstream anammox in a BNR process with upstream carbon capture

2023· preprint· en· W4365447560 sur OpenAlexaff
Kester McCullough, Stephanie Klaus, Chris Wilson, Peter A. Vanrolleghem, April Z. Gu, Charles Bott

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesWater Research Foundation
Mots-clésAnammoxEffluentDenitrificationChemistryCarbon fibersNitritePhosphorusPulp and paper industryEnvironmental chemistryNitrogenEnvironmental scienceEnvironmental engineeringDenitrifying bacteriaNitrateMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The integration of biological phosphorus removal (bio-P) and shortcut nitrogen removal (SNR) processes is challenging because of the conflicting demands on influent carbon: SNR allows for upstream carbon diversion but this reduction of influent carbon (especially volatile fatty acids (VFA) prevents or limits bio-P The objective of this study was to achieve SNR, either via partial nitritation/anammox (PNA) or partial denitrification/anammox (PdNA), simultaneously with biological phosphorus removal in a process with upstream carbon capture. This study took place in a pilot scale A/B process with a sidestream bio-P reactor and tertiary anammox polishing. Despite low influent rbCOD concentrations from the A-stage effluent, bio-P occurred in the B-stage thanks to the addition of A-stage WAS fermentate to the sidestream reactor. Nitrite accumulation occurred in the B-stage via partial denitrification and partial nitritation (NOB out-selection), depending on operational conditions, and was removed along with ammonia by the tertiary anammox MBBR, with the ability to achieve effluent TIN less than 2 mg/L.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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