Modeling biological nutrient removal in a liquid–solid circulating fluidized bed bioreactor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Both laboratory‐scale and pilot‐scale liquid–solid circulating fluidized bed (LSCFB) bioreactors have demonstrated excellent biological nutrient removal (BNR) from municipal wastewater. In this study, a model for the LSCFB for biological nutrient removal has been developed, calibrated, and validated using pilot‐scale experimental results. RESULTS: An efficient reactor arrangement predicted anoxic–anaerobic and aerobic biofilm thicknesses of 150–400 and 70–175 µm in the riser and downer, respectively. Furthermore, distribution of chemical oxygen demand (COD), NH 4 ‐N, NO X ‐N, and dissolved oxygen in the biofilm, as well as nutrients removed in the aerobic and anoxic zones, reflect nitrification, denitrification and enhanced biological phosphorus removal in the LSCFB. The model predicted both anoxic effluent and final effluent COD, SCOD, SBOD, NH 4 ‐N, NO 3 ‐N, TKN, TN, PO 4 ‐P, and TP were within the 95% confidence intervals of the experimental data. Model‐predicted simultaneous nitrification/denitrification occurring in the aerobic downer. CONCLUSION: This model developed for LSCFB using the AQUIFAS biofilm diffusion model successfully evaluated the process performance. It is an efficient tool for further research, design, and optimization of the fixed film bioreactor. Copyright © 2010 Society of Chemical Industry
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».