Operational parameters optimization for remediation of crude oil-polluted water in floating treatment wetlands using response surface methodology
Notice bibliographique
Résumé
The application of floating treatment wetlands (FTWs) is an innovative nature-based solution for the remediation of polluted water. The rational improvement of water treatment via FTWs is typically based on multifactorial experiments which are labor-intensive and time-consuming. Here, we used the response surface methodology (RSM) for the optimization of FTW's operational parameters for the remediation of water polluted by crude oil. The central composite design (CCD) of RSM was used to generate the experimental layout for testing the effect of the variables hydrocarbon, nutrient, and surfactant concentrations, aeration, and retention time on the hydrocarbon removal in 50 different FTW test systems planted with the common reed, Phragmites australis. The results from these FTW were used to formulate a mathematical model in which the computational data strongly correlated with the experimental results. The operational parameters were further optimized via modeling prediction plus experimental validation in test FTW systems. In the FTW with optimized parameters, there was a 95% attenuation of the hydrocarbon concentration, which was very close to the 98% attenuation predicted by the model. The cost-effectiveness ratio showed a reduction of the treatment cost up to $0.048/liter of wastewater. The approach showed that RSM is a useful strategy for designing FTW experiments and optimizing operational 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 | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 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 ».