Modelling of a wastewater-treatment plant for process reliability and effluent reuse
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of wastewater-treatment plant (WWTP) performance is important to determine whether the plant produces an acceptable treated effluent satisfying the water quality standards for reuse. Modelling of WWTPs is required for optimising plant performance and choosing the optimum operation strategy. This study simulated the Kabd WWTP in Kuwait using the BioWin software. The plant receives 180 000 m 3 /day of domestic wastewater and comprises primary, secondary (activated sludge) and tertiary treatment stages. Daily data obtained from the WWTP during 2013–2018 were used for modelling plant performance under steady-state operation. The model could describe plant operation and accurately predict the effluent characteristics for the conditions examined. A high correlation (R 2 = 0.95–0.99) was obtained between the predicted and actual values of chemical oxygen demand (COD), biochemical oxygen demand (BOD) and total suspended solids as main parameters characterising wastewater. The tertiary-treated effluent consistently satisfied the water quality criteria for reuse in irrigation. Using the model could aid in securing compliance of effluent quality with the local environmental standards. Factorial analysis revealed that COD and BOD are the most important parameters describing plant performance. Reliability analysis showed that the coefficient of variability was low (0.328) at a level of reliability of 95%, leading to a high coefficient reliability of 0.631, which indicates a highly stable plant performance. It is recommended to include reliability analysis in evaluating plant performance to demonstrate consistency in the ability of the plant to produce effluents satisfying requirements set by environmental authorities.
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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 ».