Addressing wastewater challenges in the dairy industry: a focused case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This Research Paper addresses the hypothesis that wastewater characteristics in the dairy industry vary with product type and operational procedures, and that current treatment methods face limitations in managing such variability. The study examined raw and clean-in-place (CIP) wastewater from a Serbian dairy plant over three years. Physico-chemical and microbiological analyses included pH, protein, fat, carbohydrates, total solids, total microorganisms, E. coli , Enterobacteriaceae, chemical oxygen demand (COD), total suspended solids (TSS), nitrogen (N), phosphorus (P), and dissolved oxygen (O 2 ).Dairy plants produced 0.2–10 L wastewater per litre of milk. Protein content ranged 0.07–0.31 g/100 ml, fat 0.01–0.19 g/100 ml, and carbohydrates up to 1.37%. Total solids were 0.13–2.95%. pH varied from 4.41 to 12.76, affected by lactic fermentation and cleaning agents. COD values (529–12,476 mg/l) indicated strong organic loads. Microbiological counts were highly variable, with E. coli up to 10 3 cfu/ml and total microorganisms up to 1 × 10 8 cfu/ml. Nitrogen ranged 36–104 mg/l and phosphorus reached 10.91 mg/l, sometimes exceeding limits. Principal component analysis (PCA) explained 61.86% of variance, driven by N, pH, P, E. coli , Enterobacteriaceae, and oxygen content. Seasonal patterns were identified: higher TSS during spring and summer, and increased microbial loads, COD, and oxygen fluctuations in autumn and winter. The findings demonstrate that dairy wastewater is complex and variable, requiring adaptive treatment strategies. Optimised management, including pH control, nutrient removal, and combined biological and advanced technologies, can improve treatment efficiency, support reuse, and mitigate environmental impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».