Statistical evaluation of different filter media and application of multiple criteria analysis to select the best media for pollutants removal in wastewater biofiltration: A review
Notice bibliographique
Résumé
Biofiltration has undergone significant innovation in recent years, making it an essential and versatile technology for wastewater treatment worldwide. Wastewater biofiltration involves using microorganisms attached to the media to degrade and remove contaminants as the wastewater passes through the filter bed. Several filter media have been used in the biofiltration of wastewater under different experimental and pilot-scale conditions. To get a more thorough and generalizable understanding of the efficacy of biofilter media, this review statistically evaluated various wastewater biofilter media and applied multiple criteria analysis on a broad dataset to ascertain which biofilter media is the best for either organic matter (chemical oxygen demand (COD)) or nutrient removal from wastewater. The results indicated that converter slag/coal cinder and plant-based wastes were most suitable for nutrient removal, while synthetic-plastic and ceramic filter media were the most efficient for COD removal. The removal of emerging pollutants via biofiltration of wastewater, as well as other promising emerging wastewater biofilter media, including bioaugmented, biochar, barkcloth, and nanotechnology-assisted media were also reviewed. The results from the current study may serve as a guide for wastewater treatment plants aiming to embrace and optimize biofiltration for maximum organic matter and nutrient removal from wastewater. • Filter media type influences pollutant removal efficiency. • Converter slag/coal cinder and plant-based wastes are suitable for nutrient removal. • Synthetic-plastic and ceramic filter media are great for COD removal. • Biofiltration has the potential for emerging pollutants removal. • Biochar, barkcloth, bioaugmented/nanotechnology-assisted media are promising.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».