A new computational control strategy for leachate management in bioreactor landfills
Notice bibliographique
Résumé
A novel computational measurement-based control strategy (CMCS) was developed to manage leachate recirculation based on monitoring ofkey system parameters. The proposed framework identifies the operational phase ofthe controlled bioreactor, and accordingly determines quantities ofleachate, buffer, supplemental water, and nutritional amendments required to provide the temporally changing landfill microbial consortia with their growth requirements. The CMCS was tested in a pilot-scale bioreactor cell (0.5 m3) for a period of nine months, and compared to a conventional open-loop leachate control scheme (fixed recirculation rate of produced leachate) in an identical cell. Overall, positive results confirmed the applicability and benefits of the control strategy to optimize the leachate recirculation and manipulation processes. Throughout the 21 operational cycles of the controlled bioreactor cell, the maximum specific daily recirculation volume (24 L/t/d) was sixfold the minimum volume determined. The amounts of inoculum/nutrient, buffer, and supplemental water were also computed cyclically, and ranged between 2% and 11%, 1% and 9%, and 3% and 16% of the total volume recycled, respectively. The recirculated volumes of leachate and other amendments were highly variable, and did not follow any predictable trends. In general, CMCS achieved proper control with a minimal use of resources, e.g. it utilized about 55% less buffer compared with the leachate neutralization practice commonly used in lab- and pilot-scale studies. The greater degradation rates of organic matter combined with relative increases in biogas production (1.7-fold greater) demonstrate that calculation-based recirculation stimulated the methanogenic activity and accelerated the bioreactor evolution.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».