Modeling acidogenic and sulfate‐reducing processes for the determination of fermentable fractions in wastewater
Notice bibliographique
Résumé
The biochemical acidogenic potential (BAP) of a wastewater is the maximum concentration of volatile fatty acids (VFAs) that can be measured at the end of an anaerobic fermentation test. A model was constructed to describe the acidogenic reactions occurring during BAP tests and to divide the BAP into organic fractions. The model was calibrated with a set of specific experiments highlighting the role of sulfate-reducing bacteria on acidogenic processes, which description was necessary for correct parameter identification. The model could describe acidogenic fermentation processes, with or without sulfate reduction, at 20 degrees C, for 13 wastewaters of different origin, composition, and settleability using the same optimized parameters. A simplified version of the model, without sulfate reduction, was able to describe VFA production by the adjustment of only three variables: readily fermentable organic matter (Sf), anaerobically hydrolyzable organic matter (Xf), and heterotrophic acidogenic biomass (Xha), which proved to be coherent with the experimental BAP value. The combination of the BAP test and the model developed in this study resulted in a new reliable tool to characterize wastewater under anaerobic conditions. As VFAs are the main substrates for phosphate-accumulating organisms (PAOs), the use of organic fractions VFA, Sf, Xf, and Xha in wastewater treatment plant modeling could improve the predictability and optimization of enhanced biological phosphorus removal (EBPR) processes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».