MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387307127 · doi:10.2175/193864718825158992

Reviewing Nitrification and Ammonia Oxidation in a Complex and Highly Loaded Food and Beverage WRRF

2023· article· en· W4387307127 sur OpenAlexaboutno aff
Jordan J. Schmidt, Dave Mason

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-clésWastewaterNitrificationSewage treatmentReuseEnvironmental scienceSustainabilityWaste managementPulp and paper industryEnvironmental engineeringChemistryEngineeringNitrogenEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reviewing Nitrification and Ammonia Oxidation in a Complex and Highly Loaded Food and Beverage WRRFAbstractIn an effort to understand options to improve EBPR stability, research into the sidestream EBPR process configurations has increased. Understanding the carbon generation rate of S2EBPR is key to determining if the process may improve EBPR performance. CWS has investigated methods to describe this apparent fermentation rate and evaluated AFR implications for fullscale performance. The results indicate that differences in measurement methodology can cause the resulting AFR to vary greatly. This paper will provide a case study of the Lone Star Dairy Products wastewater pretreatment plant, including a description of ADI-BVF® technology used to anaerobically digest the raw wastewater, process benefits of low-rate anaerobic digestion of dairy wastewater, upgrades made to the previous pretreatment system, and a review of the operating results in the two years since the pretreatment plant expansion.This study was a retroactive data analysis of a packaged dairy plant water resource recovery facility (WRRF) in southern USA. using ATP and F:M as process indicators of nitrificationSpeakerSchmidt, JordanPresentation time14:30:0015:00:00Session time13:30:0015:00:00SessionFood & Beverage: Upgrades and TroubleshootingSession locationRoom S403a - Level 4TopicFacility Operations and Maintenance, Intermediate Level, Sustainability and Climate Change, Water Reuse and ReclamationTopicFacility Operations and Maintenance, Intermediate Level, Sustainability and Climate Change, Water Reuse and ReclamationAuthor(s)Schmidt, JordanAuthor(s)J. Schmidt 1; D. Mason 2 ; J. Schmidt 1; A. Manning 3;Author affiliation(s)LuminUltra Technologies Ltd., Fredericton, New Brunswick, Canada 1; Veolia Water Technologies & Solutions, United States 2 ; LuminUltra Technologies Ltd. 1; LuminUltra Technologies Ltd 3;SourceProceedings of the Water Environment FederationDocument typeConference PaperPublisherWater Environment FederationPrint publication date Oct 2023DOI10.2175/193864718825158992Volume / Issue Content sourceWEFTECCopyright2023Word count16

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeObservationnel
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

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Water Environment FederationMême sujetWastewater Treatment and Nitrogen RemovalTravaux en français237 207