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Title
The extension of statistical entropy analysis to chemical compounds / by Alicja Sobańtka
AuthorSobańtka, Alicja
CensorRechberger, Helmut ; Zessner-Spitzenberg, Mathias ; Hellweg, Stefanie
Published2013
DescriptionXIII, 92 S. : graph. Darst.
Institutional NoteWien, Techn. Univ., Diss., 2013
Annotation
Zsfassung in dt. Sprache
LanguageEnglish
Bibl. ReferenceOeBB
Document typeDissertation (PhD)
Keywords (DE)Statistische Entropie / Stickstoffverbindungen / landwirtschaftliche Nährstoffhaushalte / Abwasserreinigung
Keywords (EN)Statistical entropy / nitrogen compounds / agricultural nutrient budgets / wastewater treatment
Keywords (GND)Stickstoffverbindungen / Entropieanalyse / Landwirtschaft / Nährstoffhaushalt / Kläranlage / Denitrifikation
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-65545 Persistent Identifier (URN)
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The extension of statistical entropy analysis to chemical compounds [1.84 mb]
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Abstract (German)

Die Statistische Entropie Analyse (SEA) ist eine quantitative Methode zur Bewertung des Ausmaßes an Konzentration bzw. Verdünnung einer Substanz, die durch einen Prozess oder ein System verursacht wird.

Derzeit ist die SEA auf Anwendungen für einzelne chemische Elemente beschränkt. In manchen Fällen ist es jedoch besonders wichtig, zu unterscheiden, in welcher chemischen Bindung ein Element vorliegt. Daher wird in der hier vorliegenden Dissertation die SEA auf chemische Verbindungen erweitert. Die erweiterte SEA (eSEA) wird zur Bewertung österreichischer Stickstoff (N) Haushalte verwendet. Die Möglichkeit, alle N-Verluste in die Atmosphäre, in die Oberflächengewässer sowie in das Grundwasser mit einzubeziehen und die Wirkung der einzelnen N-Verbindungen aufgrund ihrer natürlich vorkommenden Verteilung in den jeweiligen Umweltkompartimenten zu unterscheiden, stellt einen entscheidenden Vorteil der eSEA dar. Darüber hinaus wird die eSEA zur Bewertung der N-Entfernungsleistung österreichischer Kläranalgen verwendet. Alle N-Verbindungen wie Nitrat, Nitrit, Ammonium und organisch gebundener N im Ablauf, Emissionen an Lachgas sowie der N im Klärschlamm können somit mit einbezogen werden, wodurch eine präzisere Bewertung der N-Entfernungsleistung von Kläranalgen ermöglicht wird. Die Ergebnisse werden zusätzlich zum Energieverbrauch sowie zu den Kosten, die mit der N-Entfernung zusammenhängen, in Verhältnis gesetzt. Es zeigt sich, dass kleine Kläranalgen, die Abwässer mit Verschmutzungsfrachten von weniger als 50,000 Einwohnerwerten (EW) behandeln ebenso energieeffizient und teilweise sogar gleichermaßen kosteneffektiv betrieben werden können wie große Kläranlagen, die Abwässer mit Verschmutzungsfrachten von mehr als 50,000 EW behandeln. Schließlich wird durch die Implementierung der eSEA in die Abwasserreinigung simulierende Software "Benchmarking Simulation Model N2" die Bewertung der N-Entfernungsleistung verbessert.

Abstract (English)

Statistical Entropy Analysis (SEA) quantifies dilution and concentration phenomena of conservative substances caused by a process or system. SEA has so far been limited to chemical elements while the specification of an element is sometimes of particular importance.

Therefore, in this doctoral thesis, SEA is extended to chemical compounds. Extended SEA (eSEA) is used for evaluation of agricultural nitrogen (N) budgets in Austria demonstrating the suitability of eSEA as an agri-environmental evaluation method. The eSEA includes all losses of N-compounds to the atmosphere, surface water and groundwater and it discriminates the effects of the different N-compounds by considering their naturally occurring background concentrations in the particular environmental compartments. Furthermore, eSEA is used for assessment of the N-removal performance of Austrian wastewater treatment plants (WWTPs). Application of eSEA includes all N-compounds such as nitrate, nitrite, ammonium and organic N in the effluent, emissions of nitrous oxide, and the transfer of N to the sludge thus providing a comprehensive assessment of the N-removal performance of WWTPs. The results obtained by eSEA are set into relation to the energy consumption and the costs associated with the N-treatment demonstrating that small WWTPs that treat wastewaters with pollution loads less than 50,000 population equivalents (PE) can be operated as energy-efficient and at times, as cost-effective as large WWTPs responsible for wastewaters with pollution loads higher than 50,000 PE. Finally, eSEA is exploited to improve the assessment of the N-removal performance in the WWT simulating software, the "Benchmarking Simulation Model N2".

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