Influence of microbial growth kinetics on steady state multiplicity and stability of a two‐step nitrification (SHARON) model
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the influence of microbial growth kinetics on the number and the stability of steady states for a nitrogen removal process is addressed. A two-step nitrification model is studied, in which the maximum growth rate of ammonium oxidizers is larger than the one of nitrite oxidizers. This model describes the behavior of a SHARON reactor for the treatment of wastewater streams with high ammonium concentrations. Steady states are identified through direct calculation using a canonical state space model representation, for several types of microbial kinetics. The stability of the steady states is assessed and the corresponding phase portraits are analyzed. Practical operation of a SHARON reactor aims at reaching ammonium conversion to nitrite while suppressing further conversion to nitrate. Regions in the input space are identified that result in this desired behavior, with only nitrite formation. It is demonstrated that not only the dilution rate plays a role, as is commonly known, but also the influent ammonium concentration. Besides, the type of microbial (inhibition) kinetics has a nonnegligible influence. While the results indicate that product inhibition does not affect the number of steady states of a (bio)reactor model, it is shown that substrate inhibition clearly yields additional steady states. Particular attention is devoted to the physical interpretation of these phenomena.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».