Biomass Leachate Treatment and Nutrient Recovery Using Reverse Osmosis: Experimental Study and Hybrid Artificial Neural Network Modeling
Notice bibliographique
Résumé
The application of reverse osmosis (RO) to recover nutrients from biomass leachate, with special reference to permeate flux behavior during the filtration of the leachate, is investigated in this paper through a comprehensive laboratory and modeling approach. Various sources of biomass, including soybean straw, switchgrass, and miscanthus, were industrially leached using distilled water with agitation during the extraction experiments. The leachates were filtered using a RO flat sheet membrane module to recover the nutrients and water. On the basis of inductively coupled plasma (ICP) analytical results, calcium, magnesium, phosphorus, and silica for all types of biomass leachate samples had rejection efficiencies of >80%. Permeate flux decreased sharply at the beginning of the filtration, followed by a slight decline during the filtration process. A hybrid intelligent model based on a feed-forward artificial neural network (ANN) was also developed to estimate the permeate flux during the filtration in terms of the filtration time and total solid concentration in the leachate. A Levenberg–Marquardt optimization algorithm was chosen to perform the training phase for the network. An ANN with four neurons in one hidden layer was selected as the optimum structure, such that a maximum percent absolute error of 14% was attained while predicting the permeate flux. A reasonable agreement was observed between the ANN predictions and experimental data, which exhibits the potential usefulness of the hybrid ANN model to predict permeate flux during RO filtration of biomass leachate.
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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 ».