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Enregistrement W4405494518 · doi:10.1016/j.scenv.2024.100191

A comprehensive review of cyclic activated sludge processes in wastewater treatment: Current perspectives and future challenges

2024· review· en· W4405494518 sur OpenAlexaff
Mohammad Mosaferi, Sakine Shekoohiyan, Ali Behnami, Ehsan Aghayani, Khaled Zoroufchi Benis, Mojtaba Pourakbar

Notice bibliographique

RevueSustainable Chemistry for the Environment · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesTabriz University of Medical Sciences
Mots-clésActivated sludgeCurrent (fluid)WastewaterSewage treatmentEnvironmental scienceWaste managementEngineeringEnvironmental engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances in biological wastewater treatment have spurred the development of innovative modifications aimed at enhancing both efficiency and sustainability. This review examines recent modifications within cyclic activated processes, categorizing them by metabolic function (anaerobic, aerobic, anoxic, and combined), biomass types (attached and suspended growth), and structural changes made to the systems. Cyclic processes demonstrate key advantages, including improved nutrient removal, reduced energy demands, and greater system stability. Nevertheless, challenges persist in optimizing parameters, scaling technology for industrial use, and managing operational costs. The study also investigates the integration of enzymatic processes with cyclic activated sludge , an approach that could significantly enhance the breakdown of organic contaminants. Such combined processes may offer a transformative solution for organic contaminant degradation in wastewater, warranting further research to support their application on an industrial scale. Overall, the ongoing refinement of cyclic activated sludge processes holds considerable promise for advancing sustainable and efficient water treatment technologies, essential for addressing water pollution and conserving resources.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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