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Enregistrement W60197488 · doi:10.2175/106143005x51941

Effect of a Starch-Rich Industrial Wastewater on the Acid-Phase Anaerobic Digestion Process

2005· article· en· W60197488 sur OpenAlexafffund
P. Elefsiniotis, David G. Wareham, M. Smith

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAcidogenesisChemistryIndustrial wastewater treatmentAnaerobic digestionChemical oxygen demandWastewaterStarchPulp and paper industryAcetic acidBioreactorVolatile suspended solidsFood scienceMethaneEnvironmental scienceEnvironmental engineeringBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigated the effect of varying the starch-rich, industrial-wastewater component of mixtures with municipal wastewater fed to an anaerobic digester. A laboratory-scale, completely-mixed anaerobic digester was operated at an HRT of 30 h, an SRT of 10 d, and an ambient temperature of 21.5 +/- 1.5 degrees C. The industrial-to-municipal ratios tested were 1:3, 1:1, 3:1, and 100% industrial by volume. Steady-state, acidogenic conditions were achieved for all runs, except 100% industrial. The pH was observed to drop substantially as the industrial constituent of the feed increased. Net volatile fatty acids (VFA) production reached a plateau of approximately 800 mg/L at ratios of 1:1 and higher, while volatile suspended solids (VSS) reduction steadily increased as the industrial component rose. The specific VFA and soluble chemical oxygen demand (SCOD) production rates leveled off at approximately 0.070 mgVFA/ mgVSS.d and 0.124 mgSCOD/mgVSS.d, respectively, for all the mixtures investigated, except for 100% industrial. In this latter case, both rates dropped dramatically. Finally, acetic and propionic acid concentrations fell as the industrial proportion of the mixture increased. This was compensated by a rise in butyric acid production.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0010,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations27
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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