Systematic calibration of N2O emissions from a full-scale WWTP including a tracer test and a global sensitivity approach
Notice bibliographique
Résumé
Nitrous oxide (N2O) is a greenhouse gas (GHG) emitted during biological nitrogen removal from wastewater treatment plants (WWTPs). Some modelling tools have been proposed to predict N2O emissions during the design and operation of WWTPs. In this study, the novel ASM2d-N2O model, which accounts for the production of N2O in nutrient removal WWTPs, was used to study the associated emissions from a full-scale WWTP with two independent lines. Firstly, the hydraulics of the WWTP was characterized by a residence time distribution test, showing the flow was equally divided into the two treatment lines (49.3 vs. 50.7%), that each reactor worked as an ideal continuous stirred tank reactor and the secondary settler model flux was similar to a plug-flow reactor. The ASM2d-N2O model was then calibrated using experimental data obtained under dynamic conditions. A global sensitivity analysis was used to select, among 59 model parameters, five candidates that resulted to be related to nitrifying organisms. Different parameter subsets up to four parameters were evaluated, being the subset [µNOB, qAOB_AMO, KO2_NOB, KNO2_NOB] the best, achieving 53.3% reduction of the calibration cost function. The model fit obtained provided a reasonably description of nutrients and N2O emission trends, considering the inherent operational variability suffered in full-scale WWTPs. Finally, a simulation-based study showed that, for the given WWTP and operational conditions, an unbalanced distribution of flow-rate between the two treatment lines did not result in a significant increase on N2O emissions. The results obtained show that this model can be a suitable tool for predicting N2O emissions in full-scale WWTPs, and can therefore be used to find operational conditions that help to minimise these emissions.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».