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Avaliação da co-disposição do lodo de tanques sépticos e fração orgânica de resíduos sólidos domiciliares em reatores anaeróbios

2009· dissertation· pt· W1533817206 on OpenAlexaff
Vitor Tosetto

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicMunicipal Solid Waste Management
Canadian institutionsCascades (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

\n Apesar de surgir como um país emergente, infelizmente a situação do saneamento básico no Brasil é bastante precária. Dos 5.507 municípios brasileiros apenas 52,2% possuem algum tipo de serviço de esgotamento sanitário (IBGE, 2000). Diante deste cenário alarmante, soluções individuais passam a ganhar mais importância. A adoção de tanques sépticos como uma alternativa para a solução do esgoto sanitário, em regiões carentes de rede de esgoto, passa a ser viável devido ao seu baixo custo e eficiência satisfatória. No entanto, a operação inadequada dessas pequenas unidades podem se tornar um passivo ambiental, em virtude do lodo produzido, subproduto da degradação anaeróbia. A solução mais fácil e prática seria a sua disposição em Estações de Tratamento de Efluente, no entanto é uma minoria dos municípios brasileiros, 20,2% (IBGE, 2000), que contam com estas unidades. A proposta do presente trabalho foi simular a comportamento da disposição do Lodo de Tanques Sépticos (LTS) em aterros sanitários, juntamente com resíduos sólidos domiciliares (RSD). Por meio de quatro reatores anaeróbios, com 50 litros cada, avaliaram-se os efeitos da degradação anaeróbia da Fração Orgânica do RSD (FORSD) na presença de LTS. Todos os reatores possuíam a mesma quantidade de FORSD, 28 kg. Cada unidade experimental recebeu quantidades diferentes de LTS: reator 1 = 0 L; reator 2 = 4,9 L; reator 3 = 9,8 L e reator 4 = 14,7 L. O monitoramento acompanhou as características químicas e a quantidade do lixiviado, a composição do biogás e as mudanças físico-químicas na mistura de FORSD e LTS no início e no final do experimento. Entre os resultados obtidos, destaca-se a eficiência de remoção de DQO da FORSD, 21%, 51%, 68% e 73% para os reatores 1, 2, 3 e 4 respectivamente. E a aceleração na degradação anaeróbia nos reatores que receberam LTS, devido a produção precoce de metano, aparecimento no 40º dia nos reatores tratados com LTS e pela disponibilidade imediata de nutrientes, observada pelas análises de nitrogênio amoniacal.\n

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.314
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.287 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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