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Enregistrement W2910052858 · doi:10.1002/cjce.23449

Chloroform aerobic cometabolic biodegradation in a continuous‐flow reactor: Model calibration by means of the gauss‐newton method

2019· article· en· W2910052858 sur OpenAlexvenueno aff
Dario Frascari, Davide Pinelli, Roberta Ciavarelli, Massimo Nocentini, Fabiana Zama

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChloroformBiodegradationCalibrationCometabolismEnvironmental scienceChemistryMathematicsWaste managementChromatographyOrganic chemistryContaminationBiologyEngineeringStatisticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chlorinated solvents are toxic and poorly biodegradable pollutants frequently found in contaminated aquifers. Experimental data of chloroform (CF) aerobic cometabolic biodegradation in a sand column with butane as growth substrate were simulated with a system of non‐stationary second‐order partial differential equations with non‐linear kinetic terms. A MATLAB optimization code based on the Gauss‐Newton method and coupled with the Comsol Multiphysics finite elements solver was developed to calibrate the model. For each experimental phase, the best‐fit quality was evaluated by an innovative multi‐variable model adequacy test. The proposed code solved systems of up to 5 partial differential equations and optimized up to 6 unknown parameters, leading to statistically acceptable best‐fits. The optimization of the butane/oxygen pulsed feed led to an 82 % CF biodegradation and to a 0.27 gCF/gbutane transformation yield. When the substrate/pollutant ratio was minimized, the standard model of aerobic cometabolism initially tested required additional terms aimed at taking into account the depletion of reducing energy, in order to attain a statistically acceptable best‐fit. This is the first work in which a model of aerobic cometabolism taking into account reducing energy availability was applied to a continuous‐flow process. The proposed optimization code can be used for model calibration in a wide range of physical problems described by non‐stationary, non‐linear partial differential equations, a task that no commercial software can perform. The developed code is made available in the Supplementary Material.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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