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Enregistrement W4405918795 · doi:10.1016/j.ecoleng.2024.107498

Efficiency of planted and unplanted vertical flow aerated filters in treatment of young landfill leachate

2024· article· en· W4405918795 sur OpenAlexafffund
Elizabeth Shively, Rosalie Boutin, Marie-Pierre Bastien-Thibault, Timea Török, Daphné Gagnon-Fee, Sanaz Alizadeh, Margit Kõiv‐Vainik, Jalal Hawari, Michel Labrecque, Yves Comeau

Notice bibliographique

RevueEcological Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEesti TeadusagentuurDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésLeachateAerationEnvironmental scienceEnvironmental engineeringWaste managementFlow (mathematics)EngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Young landfill leachate, produced by the passage of water through operating sites at a municipal landfill, is highly concentrated in organic matter, ammonia and metals, and is typically treated using intensive, conventional systems. Studies have demonstrated efficient treatment of low-strength old leachate, produced by capped sites at a landfill, by nature-based systems such as treatment wetlands. Few studies have investigated the use of similar systems to treat young leachate. The objectives of this study were to 1) determine if vertical flow planted and unplanted aerated filters could efficiently treat young leachate COD, BOD 5 , TSS, NH 4 and p -cresol; 2) determine the suitability and effect of two plant species on treatment efficiency; 3) quantify the denitrification capacity achieved in pre-anoxic filters; and 4) determine full-scale design criteria (hydraulic and organic loading rates and space requirements) for 1500 m 3 /d of young leachate. Five 430 L water-saturated vertical flow pilot-scale filters with forced aeration and 10 to 20 mm granite gravel media were operated in parallel in a greenhouse for 42 weeks total during fall 2020 and spring through fall 2021. Each filter was fed with an average of 16.4 L m −2 d −1 of anaerobically pretreated young leachate spiked with 3340 μg/L of p -cresol for an organic loading rate of 3.5 g BOD 5 m −3 d −1 to each filter. Two filters were planted with Salix miyabeana ‘SX67’, two were planted with Sporobolus michauxianus and one was left unplanted. Two planted filters (one with each plant species) had pre-anoxic filters for denitrification. Results indicated that planted and unplanted filters offered similar treatment, with average removal efficiencies of 74 % for COD, 98 % for BOD 5 , 96 % for TSS, 100 % for NH 4 and 100 % for p -cresol. Young leachate treatment negatively impacted plant health and their chlorophyll fluorescence. Systems with pre-anoxic filters were able to achieve a higher total nitrogen removal efficiency of 70 % compared to 60 % on average for systems without pre-anoxic filters. The high removal efficiency achieved suggests that filter systems were operated below the treatment capacity of the microorganisms. Unplanted aerated filters are a promising technology for treatment of young landfill leachate and p -cresol. • Efficient undiluted mostly young leachate treatment by vertical flow aerated filter • Very high organic matter, solids, ammonium and p-cresol removal with aerated filter • Higher total nitrogen removal efficiency of systems with preanoxic filters • Salix miyabeana ‘SX67’ and Sporobolus michauxianus not tolerant to young leachate

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,357

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

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