Optimization of A2O BNR processes using ASM and EAWAG Bio-P models: model formulation
Notice bibliographique
Résumé
This study is an extended and comprehensive analysis to accomplish optimal sizing for a biological nutrient removal (BNR) system with an A2O BNR activated sludge process using activated sludge models (ASM) kinetic models. A highly nonlinear activated sludge model combined with the EAWAG Bio-P module is formulated and optimized using a generalized reduced gradient solver. Primary and final clarifications are included with the A2O biotreatment scheme along with oxygen-supplying units. This paper includes a detailed description of model formulation, problem definition and discussion of optimal design in terms of capital (CAPEX) and operating (OPEX) cost estimates. The optimization problem is formulated and solved using typical cost factors and operating/design constraints applied to a typical illustrative system treating medium-strength wastewater. Results indicated that maintenance and sludge disposal expenditures represent more than 50% of the total annual cost and 80% of the annual running operating cost. Another major finding was that a primary clarifier is found to be cost ineffective in the A2O BNR process. Sensitivity of the optimal solutions and model performance to varying inflow conditions and to other effluent limits and model parameters will be discussed in another paper.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».