Online Phase Length Optimization for a Sequencing Batch Reactor by Means of the Hotelling’s <i>T</i><sup>2</sup> Statistic
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater treatment systems have, over the past decades, been subjects for optimization and control research. One of the most intricate problems faced is that direct measurements of the variables of interest are seldom available. A large part of research has therefore been aimed at the extraction of suitable information from indirect measurements such as dissolved oxygen, pH, and oxidation reduction potential (ORP). Even if relatively complex tools, such as neural networks and fuzzy logic, have been used to conceive control laws, advantage is seldom taken of such tools with respect to development of the actual control algorithm. In this paper, a simple yet effective tool is presented that allows the detection of a desired process state by means of the Hotelling’s T 2 statistic. The detection tool is generic in nature and is thereby applicable to any process where a certain desired state is to be detected by means of measured variables reflecting the targeted state. Its advantages over formerly proposed control strategies are discussed, and the precautions that were taken to render its application robust are presented. It is shown by means of a laboratory-scale sequencing batch reactor (SBR) setup for nutrient removal from wastewater that the proposed controller allows one to detect the targeted endogenous state and that its application leads to effective optimization of the overall system performance. More specifically, the length of the optimized phase is reduced by 41% of its original default length and a reduction of 5% is estimated for the expected energy consumption by the aeration system. In addition, effluent concentrations of total nitrogen and nitrate nitrogen are estimated to be lower by 30 and 25%, respectively. This is attributed to the gained length of the anoxic phase subsequent to the aerobic phase.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».