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Enregistrement W2528441821 · doi:10.2965/jwet.16-026

Dynamic Simulation of Trickling Filter Process with Hydraulic Stress Tests

2016· article· en· W2528441821 sur OpenAlexaff
Nguyen Duong Quang Chanh, Bing Liu, Mitsuharu Terashima, Rajeev Goel, Hidenari Yasui

Notice bibliographique

RevueJournal of Water and Environment Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensHydromantis Environmental Software Solutions (Canada)
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésTrickling filterEffluentNitrificationWastewaterFilter (signal processing)Activated sludgeEnvironmental scienceSewage treatmentHydraulic retention timeEnvironmental engineeringPulp and paper industryChemistryNitrogenEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trickling filter process is focused on developing Asian countries in recent years as an alternative energy-saving wastewater treatment to conventional activated sludge systems. This paper investigated influential hydraulic operational parameters on the process performance using a nitrification reactor. The trickling filter process was expressed as 2-dimensional biofilm layers where the influent flowed to the bottom of the filter bed while oxygen was dissolved from the ambient air. The 4 m-height pilot-scale trickling filter filled with tubular plastic media (1.5 cm × 1.5 cm, 371 m2/m3-reactor volume) was installed at a municipal wastewater treatment plant in Da Nang, Vietnam. During the 2-day hydraulic stress test, the nitrogen and hydraulic loadings were changed in a step-wise manner. Focusing on the nitrification which was a dominant oxygen uptake, the process performance was dynamically simulated with a modification of IWA Activated Sludge Model (International Water Association). The effluent concentrations of dissolved oxygen and inorganic soluble nitrogenous compounds were reasonably calculated under the hydraulic loading ranging between 2.4 and 18 m/h. The reactive wetted surface area of the filter seemed to increase when high linear velocity of the fluid was applied, which resulted in the increase of volumetric biological reaction rates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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