Partitioning of removal of microplastics and other anthropogenic particles among influent, biosolids and final effluent in a tertiary wastewater treatment plant
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Influent, final effluent, biosolids, ultrafiltration membrane module inflow and outflow samples were collected in a tertiary wastewater treatment plant to enumerate and categorize anthropogenic particles, including microplastics in the 250 µm - 5 mm size fraction. Samples were digested with 50% hydrogen peroxide, filtered, and examined via microscopy at 40-50x magnification. Most (99%) anthropogenic particles were present in biosolids compared to final effluent (<1%), with fibres numerically dominating influent and final effluent, and fragments dominating biosolids and ultrafiltration inflow and outflow. Assessment of ultrafiltration (pore size = 0.02 µm) inflow and outflow before and after membrane deep cleaning and repair revealed high variability in source abundance and a general, yet non-significant reduction in particle counts in module permeate over 20 weeks. Removal techniques require assessment to explore effective options to mitigate the potential impacts, particularly to freshwater environments, of anthropogenic microparticle release. Our data reveal the utility of quantification and removal options for anthropogenic particles in wastewater treatment plants as they are conduits between municipal and industrial wastewater sources and freshwater and terrestrial receiving environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».