Mathematical Modeling of Effluent Quality of Cha-Am Municipality Wastewater Treatment Pond System Using PCSWMM
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Water quality around Cha-Am, Thailand is of prime concern because of its extensive oceanfront beach area. Cha-Am uses an aerated lagoon system consisting of three ponds and a natural wetland to treat the municipal wastewater. A personal computer version of the storm water management model, PCSWMM, was used to simulate the effluent quality of the treatment system. Water quality samplings for total suspended solids (TSS), total Kjeldahl nitrogen (TKN), Escherichia coli (E. coli), chemical oxygen demand (COD), as well as evaporation measurements, were conducted on a bi-weekly basis for three months to calibrate the model. The four ponds were considered as four storage zones in the model. Based on the observed water quality data distribution, Monte Carlo simulation was used (1 000 iterations, 20 times) to get the most probable input concentration for each pond to determine the appropriate treatment fractions for the model. Data on daily inflow rates, pump operation and bathymetric survey also were obtained from the system operator as model input. The dynamic wave method was used with observed inflow rates to generate a continuous water quality simulation from 2015-07-19 to 2015-09-12. Observed mean treatment efficiency was 51.9%, 77.3%, 99.6% and 9.4% for TSS, TKN, E. coli and COD respectively. Observed concentrations at the outlet ranged between, 10 mg/L to 25.5 mg/L, 0.98 mg/L to 3.92 mg/L, 0.1 CFU/100 mL to 260 CFU/100 ml and 48 mg/L to 119 mg/L for TSS, TKN, E. coli and COD respectively. The treatment fraction approach in PCSWWM was able to accurately represent the outlet concentrations of TSS, TKN, E. coli and COD.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle