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Enregistrement W7161991696 · doi:10.82308/9288

Integrating ozonation to Lagoon Treatment: lab-scale bioreactor methodologies and pilot-scale preliminary costs

2021· dissertation· en· W7161991696 sur OpenAlexaboutno aff
Simina Alungulesa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquatic environmentEnvironmental factorEffluentStabilization pondCost analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les lagunages constituent une partie importante de l'infrastructure de traitement des eaux usées au Canada et ils sont courants dans les petites collectivités éloignées, en particulier dans les collectivités des Premières Nations (PN). En fait, plus de 50% des systèmes de traitement des eaux usées dans les communautés des PN sont basés sur des lagunes facultatives et aérobies. Bien que simples et peu coûteux, ces systèmes de traitement passifs dépendent presque entièrement du pouvoir de biodégradation naturelle des micro-organismes qui s’y développent, qui sont influencés par les conditions climatiques environnantes. Par conséquent, dans les régions sujettes à de grandes variations saisonnières comme le Canada, la performance d’une lagune est mise à l’épreuve et sa période de traitement efficace est limitée. En effet, une évaluation nationale de l'infrastructure des eaux usées des PN a révélé qu'une fraction des stations lagunaires ne respectaient pas les limites fédérales de rejet d'effluent et qu'environ la moitié des lagunes facultatives ne rapportaient aucune donnée sur les rejets d'effluents. Par conséquent, le nouveau règlement sur les effluents des systèmes de traitement des eaux usées qui a été mis en œuvre en juin 2012 a incité les PN à élaborer des stratégies à long terme axées sur l'application des normes et des protocoles, la formation des opérateurs et les investissements dans les infrastructures. Une solution qui a été proposée par notre laboratoire pour améliorer les performances des systèmes lagunaires est l'intégration d'une ozonation à faible dose aux lagunes pour augmenter la biodégradabilité des eaux usées, tout en préservant les populations microbiennes responsables de leur traitement. Lors de récents travaux antérieurs, deux essais pilotes ont été effectués au cours desquels une fraction volumique de 15% d'une lagune a été ozonée à faible dose afin d'accélérer la dégradation de la matière organique. Les résultats préliminaires étaient prometteurs, mais en raison de la difficulté à contrôler et à prévoir les conditions de la lagune, une étude plus approfondie était nécessaire pour confirmer le rôle de l'ozone dans les essais pilotes. Par conséquent, l'objectif de cette thèse était d'étudier le rôle de l'ozone en développant une stratégie d'essais à l'échelle de laboratoire pour étudier et optimiser l'intégration de l'ozonation aux systèmes lagunaires pour l'amélioration de la qualité des eaux traitées. De plus, une analyse économique préliminaire a été réalisée pour évaluer les coûts liés à l'intégration de l'ozonation aux systèmes lagunaires

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2021
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