Modeling the metabolic adaptations of the biomass under rapid growth and starvation conditions in the activated sludge process
Notice bibliographique
Résumé
For wastewater treatment, the activated sludge models (ASMs) 1, 2, and 3 of the International Water Association (IWA) are accepted as industrial standard. However, many authors have observed that the kinetic parameters of these models depend on the type of substrate, process configuration, and sludge age. Some publications showed that the kinetic parameters of ASMs could be influenced by regulation of enzyme production. Therefore, an engineer aiming to make some modifications to a specific system is not able to predict the response of the real system after the modifications and choose the right configuration or modifications with the same set of parameters. On the other hand, cybernetic models are proposed for modeling cell growth and focus, among other things, on regulation of enzyme production, that is to say on induction. Thus, the objective of this paper is to present an activated sludge model that mimics the enzymatic induction of active biomass within the framework of ASMs. In the proposed model, process rates are modulated according to the environmental conditions and cell history. The model is fitted on the basis of data found in the literature. All data collected from short and long transient experiments were fitted with the same set of parameters, which was not possible with other models. The proposed model gives a more realistic picture of active biomass and of its specific activity under highly varying process conditions, but further research is required to support the model with experimental data. Key words: activated sludge models (ASMs), activity, biomass, enzymes, induction, model, parameter, rate, regulation, sludge, transient.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».