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Enregistrement W4400899228 · doi:10.1051/e3sconf/202455201121

Dry Weather Adaptations in Wastewater Treatment: Innovative Control Strategies for Effective Organic and Nitrogen Elimination

2024· article· en· W4400899228 sur OpenAlexaff
Santosh Kumar B, Navdeep Singh, Yannam Bharath Bhushan, Pradeep Kumar Chandra, Hanaa Addai Ali, Shivani Singh, Shi Ram Shiva Kumar

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSewage treatmentBiochemical engineeringWastewaterEnvironmental scienceHeuristicProcess (computing)Computer scienceEcologyProcess engineeringEnvironmental engineeringArtificial intelligenceEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through a meta-heuristic framework, this study examines various wastewater treatment methods in detail and proposes a novel application of genetic algorithms (GAs) in plant optimization. ASM models are adapted to include ion speciation and pairing models, and microplastics (MPs) are challenged, indicating the need for further research. An integrated model accounts for carbon, nitrogen, phosphorus, oxygen, and hydrogen, emphasizing pH’s crucial role in biological treatment processes by examining microbial growth rates and organic compound removal. By applying natural selection and evolutionary processes, GAs are investigated as an optimization tool for plants, improving gene sequence structures and, by extension, treatment processes. The importance of this is particularly evident when dealing with non-standard numerical solutions and algebraic calculations. A robust and adaptable wastewater treatment strategy that accommodates variable weather conditions is provided by the study, which illustrates GAs, their stopping conditions, and the selection process for fitness functions.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,168

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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