Evaporasyon Prosesinin Maya Endüstrisi Atıksu Karakterizasyonu Ve Arıtılabilirliğine Etkisi
Bibliographic record
Abstract
Özet: Ekmek mayası üretimi tarıma dayalı endüstriler içerisinde önemli bir yere sahiptir.Ekmek mayası endüstrisi atıksuları yüksek kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ), toplam azot (TN), sülfat ve çözünmüş katı madde konsantrasyonları, koyu kahverengi renk ve nispeten düşük kolay ayrışan organik madde içeriği ile karakterize edilir.Bu çalışmanın amacı, maya endüstrisindeki en önemli kirletici kaynaklardan biri olan maya ayırım (seperasyon) prosesi atıksularının (toplam KOİ yükünün >%80'i) evaporasyon teknolojisi ile arıtımının, endüstrinin kirlenme profili ve atıksu yönetimine etkilerini ortaya koymaktır.Evaporasyon prosesinin kurulumu öncesinde ve sonrasında mevcut arıtma tesisine gelen kirletici yükleri ve biyogaz üretimindeki değişimler incelenmiştir.Evaporasyon prosesi sonrasında, KOİ ve toplam Kjeldahl azotu (TKN) yüklerinde sırasıyla %53 ve %66 azalma olmuştur.Enerji yoğun bir proses olan evaporasyonun esas faydası koyu renkli ve yüksek TKN yüklü atıksuların buharlaştırılması sayesinde alıcı ortam deşarj standartlarının daha kolay sağlanabilmesidir.Evaporasyon kurulumu sonrası incelenen atıksu arıtma tesisinde TKN ≤ 80 mg/L ve toplam renk ≤ 400 Pt-Co düzeyinde bir çıkış suyu kalitesi elde edilebilmektedir.Evaporasyon prosesi yan ürünleri olan vinas ve potasyum sülfatın (K2SO4) hayvan yemi ve gübre olarak pazarlanmasıyla işletme maliyetleri kısmen de olsa azaltılabilmektedir.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".