Hydraulic and disinfection efficiency of an ozonation contactor for a municipal water treatment plant using computational fluid dynamics
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Determination of hydrodynamic characteristics and disinfection efficiency are important factors in the operational study of the ozone contactors. In the present work, a full‐scale ozonation contactor for a municipal water treatment plant was simulated by computational fluid dynamics (CFD) approach. The Eulerian multiphase, k–ϵ turbulence, and kinetic‐based reaction models were implemented in a finite volume framework to predict the hydraulic parameters, ozone concentration distribution, total organic carbon (TOC) reduction, and concentration‐contact time (CT) values in the contactor. The reaction kinetics for ozone decay was determined by experimental data collected via the contactor. The quality of mesh near the walls and the results independence on the mesh density were probed to determine the optimal grid density. For the first time, the accuracy of the model was evaluated in contrast with experimental data of TOC reductions during ozonation process. The pulse tracer study and flow field indicated recirculation, dead zones, and therefore non‐optimized baffle configuration in the contactor. The predicted CT values indicated that in the cold and hot months, the ozone dosage must increase by a factor of 3–5 relative to the current dosage values to achieve disinfection log‐inactivation credit for pathogens. Using the CFD simulation results, the correlation between ozone dosage and CT values for the hot and cold months in the ozonation contactor was predicted.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».