MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2004229671 · doi:10.2166/wst.2007.640

Model-based optimisation of the biological performance of a sidestream MBR

2007· article· en· W2004229671 sur OpenAlexaff
Ingmar Nopens, Gürkan Sin, Tao Jiang, Luca d’Antonio, S. Stama, Jie Zhao, Peter A. Vanrolleghem

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversiteit Gent
Mots-clésEnvironmental sciencePhosphorusEffluentResidence time (fluid dynamics)NitrateChemistryEnvironmental engineeringPhosphateAmmoniumPulp and paper industryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A model-based optimisation of the operation in view of the biological performance in terms of nitrogen (N) and phosphorus (P) removal of a pilot-scale side-stream MBR has been performed by means of a two-tier scenario analysis. The methodology uses two different scenario analyses to simulate the effect of three degrees of freedom in the MBR system: (1) DO set-point in the aerobic reactor, (2) sludge residence time and (3) internal recirculation rate. The scenarios are simulated using a calibrated ASM2d MBR model. Effluent quality, in terms of nitrate, ammonia and phosphate, is used to select the best scenario. It proved to be a compromise between nitrogen and phosphorus removal as these are linked. A 42% reduction in ammonium and a 32% reduction in nitrate concentration were achieved. Phosphate removal is partly sacrificed (39% increase) compared to the standard operation.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWater Science & TechnologyMême sujetWastewater Treatment and Nitrogen RemovalTravaux en français237 207