Prediction of Biogas Production in Upflow Anaerobic Sludge Blanket Reactor Based on Fuzzy Rule
Notice bibliographique
Résumé
The UASB reactor is a popular but complex anaerobic treatment mostly used to treat wastewater loaded with high organic matter.Hence, it is subjected to many complexities due to inconsistent quality and quantity of wastewater and therefore lots of uncertainties are incorporated.Thus, a fuzzy model was developed incorporating five input parameters to predict biogas production in UASBR treating distillery wastewater.A parametric sensitivity analysis of a fuzzy model has been carried out to effectively analyze the influence of input parameters on output.Effect of input parameters on the output parameter has been analyzed through scatter plots.Also, importance based ranking of various input parameters was conducted with the help of the sensitivity index.It was discovered that an increase in biogas production would be achieved if the temperature, COD reduction, COD load and alkalinity to acidity ratio is maintained as 35℃-42℃, 60,000-70,000 mg/L, 55,000-65,000 Kg/Day and 0.1-5 respectively.Moreover, the sensitivity indices of various parameters revealed that COD load and COD reduction had more importance on predicting biogas production.The results of the present study allow gaining important insights into key parameters which are responsible for affecting the performance of the UASBR under various input conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».