Dynamic Performance Simulation and Treatment Alternatives Evaluation for Process Intensification for a Wastewater Treatment Plant in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
<p>Process intensification has become imperative for Wastewater Treatment Plants (WWTPs) to cope with growing urbanisation and stricter environmental regulations. Currently treating less than half its rated capacity, North Toronto Treatment Plant (NTTP) is subject, in this study, to upgrade opportunities examination for an influent increase to 45MLD. A plant-wide model for NTTP was developed using BioWin simulation tool; the model was calibrated and validated based on historical records and sampling campaign measurements from the plant. The validated model served to assess the plant performance and determine the optimum among five technology alternatives under various conditions: (1) current feed flow, (2) plant rated capacity, and (3) summer and winter season. State Point Analysis (SPA) was performed to examine the secondary clarifiers performance under current and potential loading conditions. It was found that the Ludzack-Ettinger (L-E) configuration was better than Conventional Activated Sludge (CAS) and Modified Ludzack-Ettinger (MLE), under current and increased influent flow rates, in terms of Environmental Compliance Approval (ECA) objectives compliance, and cost effectiveness, whereas Membrane Aerated Bioreactor (MABR) technology offered better effluent quality without overloading the secondary clarifiers. This study also demonstrated the effect of aeration on the biomass stoichiometric and kinetic parameters, through the calibration of the plant models using two separate datasets from 2017-2021 and summer 2022.</p>
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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 | 0,001 | 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 ».