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Enregistrement W1241572420 · doi:10.2166/wst.2005.0554

Multi-wavelength fluorometry for anaerobic digestion process monitoring

2005· article· en· W1241572420 sur OpenAlexaff
Erwan Morel, Katya Vanessa Villota Santamaría, Pascal Perrier, B. Tartakovsky

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring Technologies
Établissements canadiensPolytechnique MontréalBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCuvetteFluorescence spectroscopyAnaerobic digestionWavelengthFluorescenceFluorescence spectrometryAnalytical Chemistry (journal)Process (computing)ChemistryBiological systemMaterials scienceChromatographyOpticsComputer scienceOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applicability of multi-wavelength fluorometry for anaerobic digestion process monitoring was investigated in a 3.5 L upflow anaerobic sludge bed (UASB) lab-scale reactor. Both off-line and on-line monitoring of key process parameters was tested. Off-line emission spectra were measured at an angle of 90 degrees to the excitation beam using a cuvette. On-line measurements were carried out using a fiber optic probe in the external recirculation line of the digester. Fluorescence spectra were correlated to available analytical measurements to obtain partial least square regression models. An independent set of measurements was used to validate the regression models. Model estimations showed reasonable agreement with analytical measurements with multiple determination coefficients (R2) between 0.6 and 0.95. Results showed that offline fluorescence measurements can be used for fast estimation of anaerobic digestor effluent quality. At the same time, the on-line implementation of multi-wavelength fluorescence measurements can be used for realtime process monitoring and, potentially, for on-line process control.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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