Model calibration for moving-bed biofilm and integrated fixed-film activated sludge reactors: Experiences with the Good Biofilm Reactor Modelling Protocol
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to evaluate the applicability of a framework for a good biofilm reactor modelling practice (GBRMP) to moving-bed biofilm reactor (MBBR) and integrated fixed-film activated sludge (IFAS) systems using a the commercially available water resource recovery facility (WRRF) simulation tool GPS-X (Hydromantis; Hamilton, ON, Canada). We tested the previously proposed calibration protocol using data from a pilot-scale MBBR and a pilot-scale IFAS systems. Both pilot-scale systems were modelled using a 1-D biofilm model and ASM1 as the process model. The MBBR model was successfully calibrated following the GBRMP calibration approach. However, calibration of the IFAS model was more difficult, as both biofilm and activated sludge related parameters needed to be calibrated with a similar set of available data as for the MBBR. For IFAS model calibration, we modified the GBRMP protocol by integrating activated sludge related variables and parameters to the calibration approach. We recommend the development of an expanded calibration protocol that incorporates criteria for calibrating both suspended growth and biofilm models when simulating hybrid (IFAS) reactors.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».