Treatment of slaughterhouse wastewater in a sequencing batch reactor: Simulation vs experimental studies
Notice bibliographique
Résumé
In wastewater treatment, the objective of process optimization is primarily to obtain a good treatment efficiency of a specific pollutant. The operational objective of increased productivity has also to be met. This includes a sufficient reduction in the duration of a batch process through batch scheduling. The aim of this paper is thus to find the best cycles for simultaneous carbon, nitrogen and phosphorus (CNP) removal from slaughterhouse wastewater in a sequencing batch reactor (SBR) using GPS-X software and ASM2d model. Simulations with different aeration strategies, residence time, sludge age and feed strategies were carried out to determine the best system performance. The simulation results showed best performance with a system comprised of two equal feeds operated at 48 h hydraulic retention time (HRT) and 20 d solids retention time (SRT). Simulation also showed that addition of metal salts was necessary to reduce the level of phosphorus (P) to meet the requirement (P<1 mg l(-1)). The addition of acetate was also necessary to complete the denitrification process. The simulated results were compared against the experimental results obtained from laboratory SBR. The simulated results of COD, nitrates/nitrites and ammonia removal were very close to the experimental results. A diference of 2-4% between the simulated COD and the experimental COD was observed and that could be attributed to the error in evaluation of the inert COD. For ammonia removal, the simulated (99.9%) and experimental (93-100%) results were practically identical. However, a notable difference in o-PO4 concentration was observed (38% removal by simulation against 78% removal through experiments). After metallic salts addition, P removal efficiency was 98% or 1% less than that observed through experimental results.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».