Co-Treatment of Winery and Domestic Wastewaters in Municipal Wastewater Treatment Plants: Analysis of Biodegradation Kinetics and Process Performance Impacts
Notice bibliographique
Résumé
Winery wastewater (WWW) handling strategies often include co-treatment at municipal wastewater treatment plants (WWTPs). Despite this, definitive information regarding oxidation kinetics and process and performance impacts due to co-treatment is lacking. A combined Michaelis–Menten–University of Cape Town kinetic model has been found to best describe the pH-inhibited aerobic biological oxidation of WWW by heterotrophs in activated sludge from four municipal WWTPs. The specific rate of substrate consumption was highest in biomass that had been exposed to WWW (57.3 mg COD/g MLVSS·h) compared to biomass that had not (20.7 mg COD/g MLVSS·h). Bench-scale aerobic co-treatment trials confirm that sorption is a key removal mechanism, with up to 98% chemical oxygen demand and 97% total organic carbon removal after 6 h of reaction time. The WWW solids are quickly incorporated into the biological floc and may improve settleability at loading rates above 75 mg WWW suspended solids/L bioreactor volume at the expense of significantly increasing the observed yield. The aerobic-activated sludge system at municipal WWTPs can effectively co-treat WWW, provided the organic loading rates are limited and the WWTP is designed to accommodate the seasonal loadings of winery wastewater. The identified mitigation measures can be used by co-treating facilities to optimize the co-treatment performance of WWW along with domestic wastewater.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».