Biofilm characterization and dynamic simulation of advanced rope media reactor for the treatment of primary effluent
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biofilm modeling is inherently complex, often requiring multiple assumptions and simplifications. In biofilm modeling, default or literature‐based values in biofilm systems are usually used to estimate biofilm parameters, including boundary layer, biofilm density, thickness, attachment, and detachment rates. This study aimed to characterize and model the biofilm of a specific rope‐type fixed media system, removing carbon and total inorganic nitrogen, coupled with sensitivity analysis. Among the five model parameters, the sensitivity analysis of this study showed that boundary layer thickness is the most influential parameter for predicting effluent ammonia and nitrate concentrations, and biofilm density is most sensitive with respect to effluent chemical oxygen demand (COD). The least sensitive parameter is the detachment rate. Based on the calculated mean absolute error (MAE) and root mean squared error (RMSE), the calibrated BioCord fixed‐film reactor (BFFR) model accurately predicted effluent ammonium and dissolved oxygen (DO) in the continuously aerated bench‐scale reactor (R1) and failed to predict well in the intermittently aerated bench‐scale reactor (R2). RMSE values calculated for NH 3 ‐N and DO in R1 are 0.95 and 0.53 mg/L, respectively. In the BioCord pilot plant's case, ammonium‐N predicted by the model fit the measured values well, while it overpredicted DO concentrations. Practitioner Points Fixed biofilm BioCord reactors were studied for primary effluent treatment. A methodology was developed to characterize biofilms. Boundary layer thickness is the most influential parameter for predicting effluent ammonia and nitrate concentrations. Biofilm density is the most sensitive parameter with respect to effluent COD. The calibrated BFFR model can predict effluent ammonium, nitrite, and nitrate‐nitrogen.
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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 ».