Modeling organic matter and nitrogen removal from domestic wastewater in a pilot-scale vertical subsurface flow constructed wetland
Notice bibliographique
Résumé
Constructed wetlands have become an attractive alternative for wastewater treatment. However, there is not a globally accepted mathematical model to predict their performance. In this study, the VS2DTI software was used to predict the effluent biochemical oxygen demand (BOD) and total nitrogen (TN) in a pilot-scale vertical flow constructed wetland (VFCW) treating domestic wastewater. After a 5-week adaptation period, the pilot system was monitored for another 6 weeks. Experiments were conducted at hydraulic retention times (HRTs) in the range of 2-4 days with Typha latifolia as the vegetation. The raw wastewater concentrations ranged between 144-430 and 122-283 mg L(-1) for BOD5 and TN, respectively. A first-order kinetic model coupled with the advection/dispersion and Richards' equations was proposed to predict the removal rates of BOD5 and TN from domestic wastewater. Two main physical processes were modeled in this study, porous material water flow and solute transport through the different layers of the VFCW to simulate the constructed wetland (CW) conditions. The model was calibrated based on the BOD5 and TN degradation constants. The model indicated that most of BOD and TN (88 and 92%, respectively) were removed through biological activity followed by adsorption. It was also observed that the evapotranspiration was seen to have a smaller impact. An additional data series of effluent BOD and TN was used for model validation. The residual analysis of the calibrated model showed a relatively random pattern, indicating a decent fit. Thus, the VS2DTI was found to be a useful tool for CW simulation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».