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Enregistrement W4410051759 · doi:10.1016/j.jwpe.2025.107851

High-resolution monitoring reveals treatment wetland resilience across temperature and loading conditions: Factorial analysis of operational parameters in domestic wastewater treatment

2025· article· en· W4410051759 sur OpenAlexafffund
Mario Alberto Salinas-Toledano, Ronald W. Thring, Flor Y. Garcia-Becerra

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Process Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésFactorial analysisWetlandResilience (materials science)WastewaterEnvironmental scienceFactorial experimentFactorialFractional factorial designSewage treatmentResolution (logic)Environmental engineeringPsychological resilienceStatisticsComputer scienceMathematicsEcologyMaterials sciencePsychologyBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment wetlands (TW) offer promising decentralized solutions for domestic wastewater treatment, yet their performance under varying operational conditions remains incompletely understood. This study implemented a 2x2x2 factorial experiment examining wastewater strength (500 and 2000 mgCODt/L), temperature (6 and 20 °C), and vegetation (planted and unplanted) in lab-scale horizontal subsurface wetlands. High-resolution monitoring of oxidation-reduction potential (ORP), dissolved oxygen (DO), pH, and temperature revealed previously unobserved treatment dynamics. Results demonstrated remarkable system resilience, achieving 91–95 % COD removal across all loading rates. Temperature emerged as the dominant factor (F = 554, p < 0.001), with warm systems (20 °C) showing 94 % COD removal versus 63 % in cold conditions (6 °C). Planted systems achieved peak nutrient removal (96 % ammonia, 87 % phosphate) under optimal conditions. Systems exhibiting ORP increases from -300 mV to +30 mV achieved highest COD removal efficiencies, with ORP providing more reliable process control than DO measurements. The pH increased from 6.6 to 7.6, correlating with reduced phosphate retention particularly above pH 7.3. These findings establish the viability of treatment wetlands for high-strength wastewater treatment in cold climates while highlighting ORP and pH as critical real-time performance indicators. The study demonstrates the value of high-resolution monitoring in optimizing treatment wetland operation and design across diverse environmental conditions. • Treatment wetlands consistently remove COD (91–95 %), even at high organic loads. • Temperature drives removal efficiency (94 % at 20 °C vs. 63 % at 6 °C). • Optimal retention: 18 h (low-strength), 4 days (high-strength). • ORP (-300 mV to +30 mV) outperforms DO for monitoring wetland performance. • Planted systems boost nutrient removal, but a pH increase decreases phosphate uptake.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,565

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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