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Enregistrement W4405177103 · doi:10.2965/jwet.24-098

Preferable Operational Range of External Selector to Attain Partial Nitritation in the Main Aeration Tank

2024· article· en· W4405177103 sur OpenAlexaff
Yen Pham, Meng Sun, Tonual Suchaya, Mitsuharu Terashima, Rajeev Goel, Hidenari Yasui

Notice bibliographique

RevueJournal of Water and Environment Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensHydromantis Environmental Software Solutions (Canada)
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésAerationEnvironmental scienceRange (aeronautics)Environmental engineeringWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To attain mainstream nitritation in the aeration tank receiving low-strength wastewater, an external selector to reduce nitrite-oxidising organism biomass was investigated. In the selector, the highly thickened microorganisms transferred from the aeration tank via a mechanical solid-liquid separation were exposed to a poisonous compound and returned to the aeration tank, where a part of the nitrifiers were killed. Using a mixture with 1,000 mg-N L−1 of nitrite and 1,000 mg-N L−1 of ammonium, about 60% of nitritation based on the effluent nitrogen was successfully maintained in the lab-scale system for more than 150 days without significant accumulation of nitrate. The poisonous compound also led to the decay of ammonium-oxidising organism to a certain extent. However, by optimising recycle rate to the selector, solids retention time of the selector, and excess sludge withdrawal rate, selective wash-out of nitrite-oxidising organism was possible. From the experimental results, the preferable operational range of the selector was explored in contour plots using the modified IWA-ASM1 model. The model indicated the preferable external recycle rate and solids retention time of the selector were about 0.2–0.4 d−1 and 1–2 d, respectively, when the aeration tank was operated with excess sludge withdrawal of 0.1–0.17 d−1.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,289

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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