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Enregistrement W4286626184 · doi:10.1038/s41598-022-15620-w

Experimental and numerical study of steady state stability in a toluene biodegrading biofilter

2022· article· en· W4286626184 sur OpenAlexaff
Michael Süß, Alex De Visscher

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilterTolueneSteady state (chemistry)InletDrop (telecommunication)NitrogenJumpBiomass (ecology)ChemistryMechanicsMaterials scienceEnvironmental scienceEnvironmental engineeringBiologyGeologyPhysicsEcologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Different steady states in a toluene biodegrading biofilter were explored experimentally and numerically. Experimental results showed that a gradual increase of the toluene inlet concentration over several weeks leads to a consistently low exit concentration, with a drastic increase at an inlet concentration change from 7.7 to 8.5 g m −3 , indicating an alteration in steady state. A significant and sudden drop in the removal efficiency from 88 to 46% was observed. A model that includes nitrogen and biomass dynamics predicted results matching the experimental biofilter performance well, but the timing of the concentration jump was not reproduced exactly. A model that assumes a gradual increase of toluene inlet concentration of 0.272 g m −3 per day, accurately reproduced the experimental relationship between inlet and outlet concentration. Although there was variation between experimental and simulated results, a clear confirmation of the jump from one steady state to another was found.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations3
Publié2022
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Résumé présentoui

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