Investigation, biokinetic calculation, and modelling of a real combined industrial wastewater biological treatment process by activated sludge models
Notice bibliographique
Résumé
Background: Treatment of combined industrial wastewater from industrial parks is one of the most complex and difficult wastewater treatment processes. Also, the accuracy of biological models for the prediction of the performance of these processes has not been sufficiently evaluated. Therefore, in this study, the International Association on Water Quality (IAWQ(-Activated Sludge Model No. 1 (ASM1) was implemented for the Jey industrial park in Isfahan province, Iran. Methods: The Jey IPWWTP process is a combination of anaerobic and aerobic biological processes. To evaluate the overall performance of IPWWTP, organic compounds, suspended solids, nutrients, attached biomass, and some operating parameters were measured during 6 months. Then, the biokinetic coefficients of aerobic processes were determined using Monod equations. Finally, the aerobic processes were modeled using ASM1 implemented in STOAT software. Results: The values of the biokinetic coefficients K, Y, Ks, Kd, and µmax were calculated as 2.7d- , 0.34 mg VSS/mg COD, 133.36 mg/L COD, 0.03d- , and 0.93d- , respectively. Based on the default coefficients and conditions of the ASM model, the difference between the experiments and model prediction was about 2 to 98%. After calibrating the ASM model, the difference between the experiments and prediction in all parameters was reduced to less than 10%. Conclusion: Investigations showed that the default coefficients and operation conditions of the ASM1 model do not have good predictability for complex industrial wastewaters and the outputs show a low accuracy compared to the experiments. After calibrating the kinetic coefficients and operating conditions, the model performance is acceptable and the predictions show a good agreement with the experiments.
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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 ».