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Enregistrement W4388974647 · doi:10.1111/wej.12909

The different approaches to chemical phosphorus removal across the UK wastewater industry

2023· article· en· W4388974647 sur OpenAlexaff
Oscar Hernández-Ramírez, Andrew Thompson

Notice bibliographique

RevueWater and Environment Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSewage treatmentWastewaterAsset (computer security)Environmental scienceChemical industryPhosphorusBusinessEnvironmental planningEnvironmental engineeringComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Water companies in the United Kingdom are currently facing unprecedented tightening of phosphorus discharge consents, which will only become stricter in the near future. Historically, the most widely applied method of phosphorus removal has been chemical precipitation through the addition of iron or aluminium salts. Although more sustainable options, such as biological processes, are already being implemented at key sites, data shows that chemical removal is likely to remain an integral part of wastewater treatment—whether as the main method in small or problematic works or as a trim for meeting consents below 1 mg/L, not achievable through biological removal alone. All sewage treatment providers in the United Kingdom have developed asset standards (internal design and operation guidelines) for the design and management of chemical precipitation at existing works. However, the approach has not been consistent throughout the sector, with wide variations of criteria, brackets and rules of thumb. This paper collates and compares these approaches, looking at asset standards from most of the water companies in the United Kingdom. The methods stated in these standards have been applied for the sizing of chemical phosphorus removal on four simulated sites, to meet theoretical consents based upon the future discharge requirements set by the Environment Agency under the Water Industry National Environment Programme.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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