Stormwater runoff treatment using compost biofilters
Notice bibliographique
Résumé
This research evaluates the effectiveness of compost biofilters for the removal of suspended sediments from stormwater runoff. Receiving water quality concerns associated with increased construction activities in recent years in the Greater Toronto Area (GTA) has prompted government agencies and academia to research new stormwater treatment technologies. A sustainable, green technology has been developed that uses large volumes of compost material as engineered compost biofilters for stormwater runoff treatment. Field experiments were conducted in the summer of 2006 at the Guelph Turf Grass Institute to verify the sediment removal efficiency of the compost biofilter. The average sediment removal efficiency of the 20 cm (8") socks for 5, 10 and 15 rolls were 34%, 48%, and 60%, respectively. The average sediment removal efficiency for 45 cm (18") socks for 5, 10 and 15 rolls were 69%, 84% and 95%, respectively. The decrease in sediment removal efficiency of the biofilter over time was significant. The average sediment removal efficiency of 5 rolls of the 45 cm (18") sock started to decrease gradually from 70% to 62%, 58%, 56% and then 54% after 1, 5, 10, 15 and 20 consecutive runs. Sediment removal efficiency of sediment particles in the size range of clay was found to be 30%, while coarser particles such as fine silt and coarse silt had 50% and 80% removal efficiency, respectively. The results from the Polyacrylamide polymer (PAM) tests show significantly higher sediment removal efficiencies (more than 90%) and the optimum application rate for liquid PAM was around 5 mg/L.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».