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Enregistrement W2031119151 · doi:10.2166/wst.2011.026

Evaluation of a new model for the reduction of excess sludge production by ozonation of return activated sludge: what solids COD fraction is affected?

2010· article· en· W2031119151 sur OpenAlexaff
Dominic Frigon, Siavash Isazadeh

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivated sludge modelActivated sludgeNitrificationBiomass (ecology)ChemistryOzoneEffluentHeterotrophPulp and paper industryVolatile suspended solidsMixed liquor suspended solidsEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryEnvironmental scienceSewage treatmentNitrogenEcologyBacteriaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims at clarifying the effect of ozone on the RAS solids to model activated sludge systems equipped with RAS-ozonation processes for the reduction of sludge production. A common hypothesis is that ozone only affects active biomass by promoting cryptic growth. Data from a pilot-scale study were used to test this and two other model extensions to IWA-ASM3. All model extensions were able to simulate the observed linear reduction in sludge production with increasing ozone dose when the MLVSS are kept constant. However, model simulations showed the inconsistency of the cryptic growth hypothesis with the extent of sludge reduction. The second tested model extensions assumes that ozone affects all the solids fractions (active biomass, endogenous residue, and influent inert particulate COD) equally. This extension could properly simulate the observed sludge reduction, but it failed to predict the trends in effluent BOD₅, ATP/VSS, and nitrification rates. A third tested model extension, which performed better, assumes that biomass is inactivated at a specific rate higher than the specific rate of transformation by ozone of the other solids fractions. Finally, the predictions from this model extension were most accurate if either (i) the nitrifiers were inactivated at a lower rate then heterotrophs, (ii) the nitrifiers model parameters (e.g., maximum growth rate) were changed under ozone (i.e., metabolic adaptation, (iii) or both.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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