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Enregistrement W4387310511 · doi:10.2175/193864718825158990

Coca Cola Membrane Bioreactor Wastewater Treatment System

2023· article· en· W4387310511 sur OpenAlexaboutno aff
Turner Grant, Mike Allison, Shannon Grant, Daniel Bertoldo, Bryan Connerat, Alecia Welsh, Jun Yum

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Water Environment Federation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembrane bioreactorWastewaterEffluentSewage treatmentWaste managementBioreactorAerationEnvironmental sciencePulp and paper industryEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coca Cola Membrane Bioreactor Wastewater Treatment SystemAbstractThe Coca-Cola Company has significantly upgraded the wastewater treatment at their Beverage Base Plant (BBP) in Atlanta, Georgia. Effluent quality has been improved with the upgrade to a biological treatment system known as a membrane bioreactor (MBR) consisting of an aeration tank and two membrane tanks. The membrane tanks make use of flat sheet membrane technology for solids/liquid separation. A screw press was installed for waste solids dewatering. The upgraded wastewater treatment plant ensured improved effluent quality well within the new limits of discharging to the local POTW. Keywords: membrane bioreactor, treatment plant upgrade, flat-plate membrane, beverage wastewater.The Coca-Cola Company has significantly upgraded the wastewater treatment at their Beverage Base Plant (BBP) in Atlanta, Georgia. Effluent quality has been improved with the upgrade to a biological treatment system known as a membrane bioreactor (MBR) consisting of an aeration tank and two membrane tanks. The upgraded wastewater treatment plant ensured improved effluent quality well within the new limits of discharging to the local POTW.SpeakerGrant, TurnerPresentation time13:30:0014:00:00Session time13:30:0015:00:00SessionFood &amp; 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)Grant, TurnerAuthor(s)T. Grant <sup>1</sup>; M. Allison <sup>2 </sup>; S. Grant <sup>2</sup>; D. Bertoldo <sup>3</sup>; T. Grant <sup>1</sup>; B. Connerat <sup>4</sup>; A. Welsh <sup>4</sup>; J. Yum <sup>4</sup>;Author affiliation(s)Evoqua Water Technologies Canada Ltd., 370 Wilsey Road, Fredericton, NB E3B 6E9 <sup>1</sup>; Evoqua Water Technologies <sup>2 </sup>; Evoqua Water Technologies <sup>2</sup>; The Coca Cola Company <sup>3</sup>; Evoqua Water Technologies <sup>1</sup>; The Coca Cola Company <sup>4</sup>; The Coca Cola Company <sup>4</sup>; <sup>4</sup>;SourceProceedings of the Water Environment FederationDocument typeConference PaperPublisherWater Environment FederationPrint publication date Oct 2023DOI10.2175/193864718825158990Volume / Issue Content sourceWEFTECCopyright2023Word count8

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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