A Study of Theoretical Analysis and Modelling of Microalgal Membrane Photobioreactors for Microalgal Biomass Production and Nutrient Removal
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a theoretical and mathematical analysis and modelling of the emerging microalgal membrane photobioreactors (M-MPBRs) for wastewater treatment. A set of mathematical models was developed to predict the biological performances of M-MPBRs. The model takes into account the effects of hydraulic retention time (HRT), solid retention time (SRT), and the N/P ratio of influent on the biological performance of M-MPBRs, such as microalgal biomass production and nutrient (N and P) removals. The model was calibrated and validated using experimental data from the literature. This modelling study explained that prolonged SRT could promote biomass production and nutrient removal, while prolonging HRT exhibited a negative effect. Furthermore, biomass production could be improved by augmenting nutrient loading, and nutrient removal would be limited under insufficient conditions. The modelling results demonstrated that the best performance was achieved at HRT = 1 d and SRT = 40 d for typical municipal wastewater with an influent N concentration = 40 mg/L. The modelling results are in good agreement with the experimental results from the literature. The findings suggest that the proposed models can be used as a powerful mathematical tool to optimize these parameters to improve the removal of nutrients (N and P), as well as the productivity of biomass in M-MPBRs. This study provides new insights into the use of mathematical models for the optimal design and operation of the emerging M-MPBRs for sustainable wastewater treatment.
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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 | 0,001 |
| 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 ».