Liquid residence time distribution in a two‐compartment wastewater treatment bioreactor
Notice bibliographique
Résumé
Residence time distribution (RTD) of liquid phase in a two‐compartment (packed‐bed/packed‐bed or packed‐bed/packing‐free) bioreactor for wastewater treatment was evaluated via a complex liquid flow structure. RTD in packed‐bed compartments was modelled using a modified axial dispersion‐exchange model with a liquid stream which bypasses the dynamic liquid region. The liquid in the dynamic region is dispersed in axial and transverse directions, whereas the stagnant region exchanges mass with the dynamic region, the two regions being in direct contact. RTD in packing‐free compartment was modelled as a continuous stirred‐tank reactor with ideal or non‐ideal mixing zone. Time‐domain analysis coupled with the phenomenological RTD model was used to identify the model parameters. The proposed RTD model offers the opportunity to quantify parameters as dynamic liquid fraction, dynamic liquid flow rate fraction, number of transfer units between dynamic and stagnant liquid regions, stagnant liquid holdup, which otherwise would have been difficult to estimate using other methods and which can affect the bioreactor performance. The proposed RTD model describes adequately the hydrodynamics of the two‐compartment packed‐bed bioreactor while the simulations unveil likely tendency of the RTD curves subject to different sets of model parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».