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Enregistrement W2059096677 · doi:10.1139/s03-045

Observed and simulated effect of rain events on the behaviour of an activated sludge plant removing nitrogen

2003· article· en· W2059096677 sur OpenAlexaffvenue
Anne‐Emmanuelle Stricker, Paul Lessard, A. Héduit, Patrice Chatellier

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesConseil Régional d'Alsace
Mots-clésActivated sludgeEnvironmental scienceSewage treatmentWastewaterAerationPollutantNitrogenCombined sewerSewageEnvironmental engineeringChemical oxygen demandWaste managementChemistryStormwaterEcologySurface runoffEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study deals with wastewater treatment plant (WWTP) loading and performance when receiving combined sewage. A yearly data set from an activated sludge plant operating at very low food-to-mass ratio (F/M) and being intermittently aerated was analyzed statistically to compare loading and discharge during dry and wet weather. The results show that despite some loading increase, the nitrogen removal performance is only slightly affected by rain, whereas higher soluble COD load discharge is observed. This approach was supplemented with dynamic simulations with the Activated Sludge Model No 1 (ASM1). It was first calibrated on data from an intensive 48-h dry weather sampling campaign at 20 °C. A good fit between simulated and measured variables was obtained after adjusting five parameters of the ASM1. This parameter set was then validated on a wet weather sampling campaign. Once the confidence in the simulations' results was established, several wet-weather scenarios were simulated, with maximum flow and variable pollutant loading. They show that the higher COD load discharge is due to a hydraulic flush of soluble inert compounds, and how the biological potential can be used to treat almost any realistically possible carbon and nitrogen overload.Key words: biological wastewater treatment, activated sludge, rain, combined sewage, nitrogen removal, soluble COD, oxygen demand, ASM1, simulation, calibration.

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)0,001
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations17
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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