Modeling quaternary ammonium compound inhibition of biological nutrient removal activated sludge
Notice bibliographique
Résumé
Quaternary ammonium compounds (QACs) are surface-active organic compounds common in industrial cleaner formulations widely used in various sanitation applications. While acting as effective pathogenic biocides, QACs lack selective toxicity and often have poor target specificity. As a result, adverse effects on biological processes and thus the performance of biological nutrient removal (BNR) systems may be encountered when QACs enter wastewater treatment plants (WWTPs). Because of these impacts, there is motivation to screen wastewater influents for QACs and for process engineers to consider the inhibition effects of QACs on process evaluation and design of BNR plants. This paper introduces a mathematical model to describe the fate of QACs in a WWTP via biodegradation and bio-adsorption, and the inhibitory effect of QACs on nitrifiers and ordinary heterotrophic organisms. The model was incorporated as an add-on model in BioWin 5.3 and simulations of experimental systems were used for comparison of model results to measured data reported in the literature. The model was found to accurately predict the bulk phase concentration of QAC and the inhibition of nitrification with QAC concentrations ≥2 mg/L. This work provides a preliminary framework for simulation of BNR plants receiving inhibitory substances in the influent.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».