Three-Dimensional Numerical Model to Evaluate the Suspended Solid Removal in Surface Flow Constructed Wetland
Notice bibliographique
Résumé
Surface flow constructed wetlands (SFCWs) have been widely used to treat various types of wastewater and stormwater due to the advantages such as low costs for operating and maintenance compared with conventional treatment systems. In SFCW, the flow pattern, which is determined by the geometric features including bed morphology and vegetation distribution, significantly influences the removal processes of suspended solids and other pollutants. In this study, a three-dimensional computational fluid dynamics model, that integrates hydrodynamic model and the Lagrangian particle tracking model, is applied to determine the effectiveness of a SFCW in removing suspended solids based on the predicted flow characteristics and distribution of suspended solids in the wetland. After the validation, the three-dimensional numerical model is applied to illustrate the three-dimensional internal flow pattern in the wetland. The predicted concentrations of suspended solids at several cross-sections in downstream direction are compared with the field sampling data and also the results from a traditional first-order decay model. The results show that the 30 model performs reasonably well predicting complex flow fields associated with complex wetland geometry. This study indicates that the 30 model is an effective tool to support the management and operation of field SFCWs. Also, it can help to improve the design of SFCWs providing better understanding of interactions among the geometric features, the flow characteristics and the contaminants behaviors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».