Forecasting the performance of membrane bioreactor process for groundwater denitrification
Notice bibliographique
Résumé
A mathematical model was developed for performance prediction, simulation, and design of membrane bioreactor (MBR) process for biological denitrification of two groundwaters. The process mass transfer chronologically involved the following aspects: biological reaction in bulk liquid phase, film transfer from liquid phase to biofilm, biofilm diffusion and biological reaction, adsorption at the biofilm–adsorbent interface, and adsorbent particle diffusion. The liquid film and biofilm transport equations constituted a time-varying moving boundary problem. Model biokinetic parameters for denitrification using ethanol as electron donor were estimated from batch reactor studies. Laboratory-scale MBR experiments showed that steady state was reached rapidly and over 99% nitrate removal was consistently achieved for influent concentrations in the 16 to 45 mg/L range. Furthermore, comparison of experimental data and model predictions established the accuracy, reliability, and utility of the model. The MBR experiments also demonstrated that powdered activated carbon (PAC) did not particularly improve nitrate removal or permeate flux. Model sensitivity studies illustrated the dependence of process dynamics on parameters related to influent nitrate concentration, biomass concentration, biodegradation kinetics, and hydraulic residence time. Key words: bioreactor, membrane bioreactor, denitrification, biodegradation, membrane filtration, water treatment, membrane fouling.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».