Digital Proxy of a Bio-Reactor (DIYBOT) combines sensor data and data analytics to improve greywater treatment and wastewater management systems
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Notice bibliographique
Résumé
Technologies to treat wastewater in decentralized systems are critical for sustainable development. Bioreactors are suitable for low-energy removal of inorganic and organic compounds, particularly for non-potable applications where a small footprint is required. One of the main problems associated with bioreactor use is sporadic spikes of chemical toxins, including nanoparticles. Here, we describe the development of DIYBOT (Digital Proxy of a Bio-Reactor), which enables remote monitoring of bioreactors and uses the data to inform decisions related to systems management. To test DIYBOT, a household-scale membrane aerated bioreactor with real-time water quality sensors was used to treat household greywater simulant. After reaching steady-state, silver nanoparticles (AgNP) representative of the mixture found in laundry wastewater were injected into the system to represent a chemical contamination. Measurements of carbon metabolism, effluent water quality, biofilm sloughing rate, and microbial diversity were characterized after nanoparticle exposure. Real-time sensor data were analyzed to reconstruct phase-space dynamics and extrapolate a phenomenological digital proxy to evaluate system performance. The management implication of the stable-focus dynamics, reconstructed from observed data, is that the bioreactor self-corrects in response to contamination spikes at AgNP levels below 2.0 mg/L. DIYBOT may help reduce the frequency of human-in-the-loop corrective management actions for wastewater processing.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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