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Enregistrement W4387306499 · doi:10.2175/193864718825159207

Doing More with Less: Refining the Westbank Biological Nutrient Removal Process to Achieve Aerobic Granular Sludge While Enhancing Performance

2023· article· en· W4387306499 sur OpenAlexaboutno aff
S. Murthy, Joshua L. Mertz, Pranav Sampara, Keith Sears, Beverley Stinson, Ryan Ziels, Maciej S. Kowalski

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Water Environment Federation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientEffluentEnvironmental scienceWaste managementPulp and paper industrySewage treatmentWastewaterChemistryEnvironmental engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Doing More with Less: Refining the Westbank Biological Nutrient Removal Process to Achieve Aerobic Granular Sludge While Enhancing PerformanceAbstractAECOM partnered with the City of Penticton (Canada) to investigate various process modifications to its existing biological nutrient removal (BNR) process to promote the growth and retention of granular sludge. The continuous flow AGS demonstration pilot utilizes two completely independent trains, operated side-by-side. The pilot train configuration was modified to include an inDENSE hydrocyclone skid to selectively waste floccular biomass. The pilot train transitioned to a hybrid-floccular sludge, achieving an average SVI-30 of 70 -75 mL/g. Based on the particle size distribution analysis the average particle size in the pilot train was 210 µm vs 86 µm in the control train. Assuming the threshold size for granules is 200 µm, the granules composed approximately 12% in the control train vs 44% in the pilot train. The pilot also indicated that operating the last aerobic cells at low DO to maximize SND significantly reduced effluent TN by reducing nitrate concentration.This paper was presented at WEFTEC 2023 in Chicago, IL.SpeakerGalvagno, GiampieroPresentation time13:30:0013:50:00Session time13:30:0015:00:00SessionApplying Hydrocyclones for DensificationSession locationRoom S501a - Level 5TopicFacility Operations and Maintenance, Intermediate Level, Municipal Wastewater Treatment Design, Nutrients, Research and InnovationTopicFacility Operations and Maintenance, Intermediate Level, Municipal Wastewater Treatment Design, Nutrients, Research and InnovationAuthor(s)S. MurthyAuthor(s)S. Murthy 1; S. Murthy 1 ; G. Galvagno 2; J. Acio 2; M. Kowalski 3; S. Henderson 4; G. Marsden 5; J. Mertz 5; P. Sampara 6; K. Sears 7; B.M. Stinson 8; R.M. Ziels 9; M. Kowalski 3;Author affiliation(s)NEWhub Water Corporation 1; NEWhub Water Corporation 1 ; AECOM Canada, Kelowna, BC 2; AECOM 2; AECOM 3; City of Penticton 4; City of Penticton 5; City of Penticton 5; University of British Columbia 6; AECOM 7; AECOM 8; University of British Columbia 9; AECOM 3;SourceProceedings of the Water Environment FederationDocument typeConference PaperPublisherWater Environment FederationPrint publication date Oct 2023DOI10.2175/193864718825159207Volume / Issue Content sourceWEFTECCopyright2023Word count20

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,203
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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