Mathematical modeling and simulation of hexane degradation in fungal and bacterial biofilters: effective diffusivity and partition aspects
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical modeling in the biofiltration of volatile organic compounds is a valuable tool for performance prediction and in scaling up. Majority of the published models include parameters obtained from fitting experimental data, thus masking their real influence as they are lumped generally. The present work aims to evaluate experimentally some of the most relevant parameters including kinetic constant, partition coefficient in the biofilm, biofilm thickness, superficial area, and effective diffusivity. For the fungal biofilm, all the parameters mentioned above were obtained experimentally; and for the bacterial biofilm, the biofilm thickness and some intrinsic parameters used to obtain the first-order kinetic constant were taken from the literature. These parameters were then incorporated in a mathematical model to describe the steady-state degradation of hexane in bacterial and fungal biofilters operating under continuous mode. Experimentally, the dimensionless partition coefficients (m G ) indicated that hexane was 4 and 35 times more soluble in the bacterial (m G = 9·14) and fungal (m G = 0·88) biofilters, respectively, than in water (m G = 30·4). Comparison of model estimates with experimental concentration profiles of the pollutant along the height of the biofilters proves that the first-order limited by reaction model was appropriate to interpret the experimental results with a small error of ∼1%.
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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 ».