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Enregistrement W7100126920

The AmmEl Process for the Treatment of Ammonia in Wastewater

2015· article· en· W7100126920 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemical Analysis and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterEffluentAmmoniaSewage treatmentCyanideSTREAMS
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mine and mill effluents are often contaminated with ammonia-N due to use of ammonia based compounds, such as ammonia-based explosives (ANFO), flotation reagents in milling, cyanide destruction, and as a pH regulator (uranium precipitation). Ammonia is known to be toxic to aquatic species and has been listed as a toxic compound by Environment Canada. Enpar Technologies Inc. has developed a novel patented ion-exchange/electrochemical technology, the AmmEl System, to treat ammonia in wastewater streams. The AmmEl System uses a two-stage approach to treat ammonia; the first stage utilizes ion-exchange to remove ammonia from the wastewater followed by electrochemical oxidation of the captured ammonia directly to N2 gas. The AmmEl system has been pilot tested at the City of Guelph wastewater treatment plant. Two separate wastewater streams were tested; Case (I) as a pre-treatment system for a high strength wastewater stream (700 mg/L NH3-N) and Case (II) to treat a low strength effluent stream (5 mg/L NH3-N). In the Case I test, the AmmEl system was able to remove greater than 93 % of the ammonia from the wastewater. In Case II, the AmmEl system was effective at removing the ammonia-N from the wastewater stream to less than the 1 mg/L target level, producing an average concentration of 0.6 mg/L in the treated effluent. The AmmEl system has been proven to be an effective method for removing ammonia from a variety of waste streams and is applicable for the treatment ammonia in mine/mill effluent. The system is a robust and cost effective alternative to existing ammonia removal technologies.

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 enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,171

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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