Model for a solid‐liquid airlift two‐phase partitioning bioscrubber for the treatment of BTEX
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Airlift solid–liquid two‐phase partitioning bioreactors (SL‐TPPBs) have been shown to be effective for the treatment of gas streams containing benzene, toluene, ethylbenzene and o‐xylene (BTEX). The airlift SL‐TPPB is a low‐energy system that utilizes a sequestering phase of solid silicone rubber beads (10%v/v) that will uptake and release large amounts of BTEX in order to maintain equilibrium conditions within the system. This increases mass transfer from the gas phase during dynamic loading periods and improves degradation performance. This study discusses the development and analysis of a steady‐state, tanks‐in‐series mathematical model, arising from mass balances on BTEX and oxygen in the gas, aqueous and polymer phases to predict the performance of the airlift SL‐TPPB over various gas flow rates and BTEX loadings. RESULTS: An estimability analysis on model parameters determined that the parameters to which model output is most sensitive are those that affect biological activity, which were targeted for estimation. The developed tanks‐in‐series model was able to predict the removal of BTEX components and dissolved oxygen concentrations over various inlet loadings (20, 60 and 100 mg L −1 h −1 ) and gas flow rates (2,3 and 4 L min −1 ) that resulted in a range of system performance from effective BTEX treatment to oxygen limiting conditions. CONCLUSIONS: The model developed, with estimated parameters, provides a valuable tool to determine operating conditions that will result in favourable performance of the airlift SL‐TPPB. Copyright © 2009 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».