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Enregistrement W2032846660 · doi:10.2166/wst.2006.426

Evolution of an ASM2d-like model structure due to operational changes of an SBR process

2006· article· en· W2032846660 sur OpenAlexaff
Gürkan Sin, Peter A. Vanrolleghem

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivated sludgeAnoxic watersActivated sludge modelEnhanced biological phosphorus removalProcess (computing)PhosphorusBiochemical engineeringNitriteProcess engineeringEnvironmental scienceWastewaterEnvironmental engineeringSewage treatmentDenitrificationChemistryComputer scienceNitrogenNitrateEngineeringEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To model biological nitrogen and phosphorus removal systems with an affordable complexity, the ASM2d model structure is based on many assumptions. In this study, some of these assumptions, however, were observed to become invalid when the biological behaviour in the system altered in response to changes in the operation of the system, a pilot-scale N and P removing SBR. Particularly, the three applied operational scenarios resulted in three distinctive responses in the SBR, namely pronounced limitation of the hydrolysis of the organic nitrogen, nitrite build-up during aerobic conditions and also nitrite build-up during anoxic conditions. This shows that even for the same system with the same influent wastewater composition, the model structure of the ASM2d does not remain constant but adapts parallel to dynamic changes in the activated sludge community. On the other hand, the three calibrated ASM2d models still lacked the ability to entirely describe the observed dynamics particularly those dealing with the phosphorus dynamics and hydrolysis. Understanding the underlying reasons of this discrepancy is a challenging task, which is expected to improve the modelling of bio-P removing activated sludge systems.

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)0,000
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations26
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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