MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206078546 · doi:10.1016/j.cej.2022.134733

Systematic calibration of N2O emissions from a full-scale WWTP including a tracer test and a global sensitivity approach

2022· article· en· W4206078546 sur OpenAlexfundno aff
Borja Solís, Albert Guisasola, Maite Pijuan, Lluís Corominas, Juan Antonio Baeza

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitat Autònoma de BarcelonaGeneralitat de CatalunyaEuropean CommissionCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésEnvironmental scienceResidence time distributionTRACERGreenhouse gasActivated sludge modelCalibrationEnvironmental engineeringSensitivity (control systems)Sewage treatmentResidence time (fluid dynamics)Nitrous oxideUncertainty analysisFlow conditionsFlow (mathematics)EngineeringSimulationMathematicsChemistryStatisticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemical Engineering JournalMême sujetWastewater Treatment and Nitrogen RemovalTravaux en français237 207