Integrating ozonation to Lagoon Treatment: lab-scale bioreactor methodologies and pilot-scale preliminary costs
Bibliographic record
Abstract
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
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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".