Electro-dewatering process parameters affecting dewaterability and microbiological quality of residual biosolids
Bibliographic record
Abstract
L'électro-déshydratation est une technologie à haut rendement énergétique, dans lequel un champ électrique est appliqué pour augmenter la siccité des déchets de biosolides provenant des traitements secondaires des eaux usées de 15% poids/poids à 30-50% poids/poids. L'électro-déshydratation peut également réduire la teneur en bactéries pathogènes en dessous des limites de détection. Toutefois, dans les deux cas, les mécanismes qui provoquent les effets observés restent à définir ou confirmé. Ainsi, les facteurs qui influent sur les limites de la déshydratation, et le taux et l'efficacité énergétique de l'élimination de l'eau ont été étudiés. Une unité d'électro-déshydratation à l'échelle du laboratoire a été utilisée avec des cycles de déshydratation de 8-12 min. En raison du chauffage par l'effet joules, l'électrolyse et l'électro-migration, la température du gâteau d'essorage a augmenté rapidement et le pH a diminué. Les hautes températures ont augmenté le taux de déshydratation, mais n'ont pas eu un impact significatif sur l'efficacité de déshydratation. La réduction du pH au-dessus du point isoélectrique a augmenté le taux de déshydratation, tandis que l'augmentation de la force ionique a réduit l'efficacité de la déshydratation. Enfin, les limites de la déshydratation ont été décrites par la réduction de l'activité de l'eau et un pH proche de l'anode, ce qui ont réduit la conductivité électrique et inversé l'écoulement électro-osmotique. Au-delà des impacts sur les propriétés de déshydratation des biosolides, la haute température et le pH bas développé durant l'électro-déshydratation ont également affecté les qualités microbiologiques des biosolides traités. A des températures supérieures à 75 ° C, les coliformes totaux et Escherichia coli (indicateurs de pathogènes bactériens) ont été inactivés en dessous des limites de détection. La production d'oxydants chimiques et la réduction du pH ont également été étudiées, mais ils ne semblent pas contribuer de manière significative à l'inactivation. Par conséquent, le chauffage par l'effet joule a été le principal facteur dans l'inactivation microbienne. A l'inverse, le faible pH développé au cours de l'électro-déshydratation s'est révélé être le principal facteur de contrôle de la repousse des indicateurs de pathogènes bactériens sur 7 jours dans des conditions aérobies et anaérobies. De même, les analyses olfactométriques et chimiques de l'espace au-dessus des biosolides électro-déshydratées incubées ont démontré une diminution des concentrations d'odeurs offensives, qui ont été causés par le faible pH. Une connaissance sur l'impact du chauffage par l'effet joule et du pH sur les l'électro-déshydratation des biosolides contribue à améliorer la déshydratation, et réduire les coûts de transformation, le transport et l'élimination. Les résultats ont démontré que l'électro-déshydratation produit des biosolides avec un taux de microbes et des niveaux d'odeurs inférieurs après le stockage. Cela pourrait aider à établir l'électro-déshydratation comme une technologie de déshydratation possible qui produit des biosolides aux normes microbiologiques pour l'épandage.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".