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Enregistrement W2136265193 · doi:10.2166/wst.2011.412

Shall we upgrade one-dimensional secondary settler models used in WWTP simulators? – An assessment of model structure uncertainty and its propagation

2011· article· en· W2136265193 sur OpenAlexaff
Benedek G. Plósz, Jeriffa De Clercq, Ingmar Nopens, Lorenzo Benedetti, Peter A. Vanrolleghem

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUpgradeComputer scienceEnvironmental scienceSystems engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In WWTP models, the accurate assessment of solids inventory in bioreactors equipped with solid-liquid separators, mostly described using one-dimensional (1-D) secondary settling tank (SST) models, is the most fundamental requirement of any calibration procedure. Scientific knowledge on characterising particulate organics in wastewater and on bacteria growth is well-established, whereas 1-D SST models and their impact on biomass concentration predictions are still poorly understood. A rigorous assessment of two 1-DSST models is thus presented: one based on hyperbolic (the widely used Takács-model) and one based on parabolic (the more recently presented Plósz-model) partial differential equations. The former model, using numerical approximation to yield realistic behaviour, is currently the most widely used by wastewater treatment process modellers. The latter is a convection-dispersion model that is solved in a numerically sound way. First, the explicit dispersion in the convection-dispersion model and the numerical dispersion for both SST models are calculated. Second, simulation results of effluent suspended solids concentration (XTSS,Eff), sludge recirculation stream (XTSS,RAS) and sludge blanket height (SBH) are used to demonstrate the distinct behaviour of the models. A thorough scenario analysis is carried out using SST feed flow rate, solids concentration, and overflow rate as degrees of freedom, spanning a broad loading spectrum. A comparison between the measurements and the simulation results demonstrates a considerably improved 1-D model realism using the convection-dispersion model in terms of SBH, XTSS,RAS and XTSS,Eff. Third, to assess the propagation of uncertainty derived from settler model structure to the biokinetic model, the impact of the SST model as sub-model in a plant-wide model on the general model performance is evaluated. A long-term simulation of a bulking event is conducted that spans temperature evolution throughout a summer/winter sequence. The model prediction in terms of nitrogen removal, solids inventory in the bioreactors and solids retention time as a function of the solids settling behaviour is investigated. It is found that the settler behaviour, simulated by the hyperbolic model, can introduce significant errors into the approximation of the solids retention time and thus solids inventory of the system. We demonstrate that these impacts can potentially cause deterioration of the predictive power of the biokinetic model, evidenced by an evaluation of the system's nitrogen removal efficiency. The convection-dispersion model exhibits superior behaviour, and the use of this type of model thus is highly recommended, especially bearing in mind future challenges, e.g., the explicit representation of uncertainty in WWTP models.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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