Reliable Tools to Forecast Sludge Settling Behavior: Empirical Modeling
Notice bibliographique
Résumé
In water- and wastewater-treatment processes, knowledge of sludge settlement behavior is a key requirement for proper design of a continuous clarifier or thickener. One of the most robust and practical tests to acquire information about rate of sedimentation is through execution of batch settling tests. In lieu of conducting a series of settling tests for various initial concentrations, it is promising and advantageous to develop simple predictive models to estimate the sludge settlement behavior for a wide range of operating conditions. These predictive mathematical model(s) also enhance the accuracy of outputs by eliminating measurement errors originated from graphical methods and visual observations. In the present study, two empirical models were proposed based on Vandermonde matrix (VM) characteristics as well as a Levenberg–Marquardt (LM) algorithm to predict temporal height of the supernatant–sludge interface. The novelty of our modeling approach is twofold: the proposed models in this study are more robust and simpler compared to other models in the literature, and the initial sludge concentration was considered as a key independent variable in addition to the more-customarily used settling time. The prediction performance of the VM-based model was better than the LM-based model considering the statistical parameters associated with the fitting of the experimental data including coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE). The values of R2, RMSE, and MAPE for the VM- and LM-based models were obtained at 0.997, 0.132, and 5.413% as well as 0.969, 0.107, and 6.433%, respectively. The proposed predictive models will be useful for determination of the sedimentation behavior at pilot- or industrial-scale applications of water treatment, when the experimental methods are not feasible, time is limited, or adequate laboratory infrastructure is not available.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».