Desenvolvimento de uma ferramenta computacional para a modelagem e simulação de processos oxidativos avançados.
Notice bibliographique
Résumé
In this work, a computational tool for the modeling and the parameter estimation of advanced oxidation processes is proposed. The tool, developed in Matlab , contains four main modules: process modeling module (Module I), two modules dedicated to the model parameter estimation from available experimental data (Modules II and III) and the simulation module (Module IV). It is based on a general phenomenological structured model formulated in Module I. In Modules II and III, the objective function is minimized by using the trustregion-reflective algorithm implemented in the lsqnonlin Matlab function and the particle swarm optimization method, respectively. When using the trustregion-reflective algorithm, the model differential equations and forward sensitivity equations are integrated employing the CVODES solver of SUNDIALS. The sensitivities are used to compute the analytical Jacobian matrix of the residuals that is supplied to the optimization algorithm. When the optimization problem is solved by means of particle swarm optimization method, the model equations are integrated by using the ode15s Matlab solver. Finally, in Module IV, process simulations with the estimated parameters or parameters supplied by the user can be carried out. The proposed tool was applied to the phenol degradation by electro-Fenton process. Process simulations demonstrated that the model with the adjusted parameters was able to predict relatively well the experimental concentrations of phenol and its aromatic intermediates. The tool was also applied to the treatment of ciprofloxacin (CIP) in aqueous solution by ozonation process. The model parameters: volumetric mass transfer coefficient (kLa), liquid holdup () and kinetic constants were estimated by neglecting and considering the ozone concentration in the gas phase in the objective function. The model with the adjusted parameters
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».