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Enregistrement W4385761106 · doi:10.2166/wqrj.2023.111

Phosphorus removal and recovery from anaerobic bioreactor effluent using a batch electrocoagulation process

2023· article· en· W4385761106 sur OpenAlexafffund
Gyana Prakash Bhoi, Kripa S. Singh, Dennis A. Connor

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversity of FrederictonUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésElectrocoagulationSulfuric acidLeaching (pedology)EffluentChemistryResponse surface methodologyPhosphorusBioreactorPulp and paper industryNuclear chemistryChromatographyEnvironmental engineeringInorganic chemistryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A batch monopolar electrocoagulation system was developed and studied for the removal of phosphorus from anaerobic bioreactor effluent using iron as an electrode material. The study focused on the optimization of the independent variables, such as initial pH, retention time (RT), current density (CD) and inter-electrode distance (IED) using the response surface methodology (RSM) to maximize the removal of total phosphorus (TP). A quadratic model was fitted to the experimental data for TP removal. The optimal parameters were found to be pH of 6.75, RT of 11.06 min, CD of 300 A/m2, and inter-electrode distance of 1.5 cm resulting in 98.05% TP removal and energy consumption of 1.28 kWh/m3. A kinetic study for TP removal revealed that at optimal conditions, removal followed first-order kinetics (K = 0.185 m/min). Phosphorus was recovered from the post-precipitated sludge through combustion at 900 °C followed by acid leaching with sulfuric acid. Acid leaching tests were carried out with sulfuric acid for the post-precipitated sludge obtained at the optimum conditions. It resulted in around 91% of phosphorus recovery at a liquid-to-solid ratio of 100 mL/g.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,381
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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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