New framework for standardized notation in wastewater treatment modelling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many unit process models are available in the field of wastewater treatment. All of these models use their own notation, causing problems for documentation, implementation and connection of different models (using different sets of state variables). The main goal of this paper is to propose a new notational framework which allows unique and systematic naming of state variables and parameters of biokinetic models in the wastewater treatment field. The symbols are based on one main letter that gives a general description of the state variable or parameter and several subscript levels that provide greater specification. Only those levels that make the name unique within the model context are needed in creating the symbol. The paper describes specific problems encountered with the currently used notation, presents the proposed framework and provides additional practical examples. The overall result is a framework that can be used in whole plant modelling, which consists of different fields such as activated sludge, anaerobic digestion, sidestream treatment, membrane bioreactors, metabolic approaches, fate of micropollutants and biofilm processes. The main objective of this consensus building paper is to establish a consistent set of rules that can be applied to existing and most importantly, future models. Applying the proposed notation should make it easier for everyone active in the wastewater treatment field to read, write and review documents describing modelling projects.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle