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Enregistrement W4362700600 · doi:10.1002/aic.18100

Phenol biodegradation in a bioreactor considering different geometries and process parameters

2023· article· en· W4362700600 sur OpenAlexafffund
Mojtaba Aghajani Delavar, Junye Wang

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBioreactorPhenolInletBiodegradationChemistryLattice Boltzmann methodsWastewaterPulp and paper industryChromatographyEnvironmental engineeringChemical engineeringEnvironmental scienceMechanicsOrganic chemistryGeologyPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, a three‐dimensional coupled lattice Boltzmann model and cellular automata platform was developed to simulate biofilm growth and phenol biodegradation as an effective and sustainable way to remove phenolic contaminants in aquatic systems. Two three‐dimensional bioreactors with cubic or spherical obstacles at varying inlet phenol concentrations and flow velocities were examined. The results showed that the cubic‐bioreactor had higher phenol reduction than the spheric‐bioreactor due to the greater effects of cubic obstacles on flow patterns. The biofilm concentration in bioreactors decreased up to 36.4% as inlet velocity increased and in the spheric‐bioreactor at the same inlet phenol concentration. The cubic‐bioreactor had the highest normalized reduction rate of 1.194 at the lowest inlet phenol concentration, while the spheric‐bioreactor had the lowest one of 0.871 at the highest inlet phenol concentration. The results proved the accuracy of the model to assess the performance of wastewater treatment bioreactors under different conditions.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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