System dynamics modeling approach for biological nitrogen removal process simulation, uncertainty analysis, and operation optimization
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen removal from wastewater is challenging due to the complex microbial interactions and dynamic environmental conditions. Such interplay between process parameters necessitate advanced mathematical modeling to optimize the nitrogen removal process. However, simulation of nitrogen removal involves complex process rate equations, requiring extensive model development and calibration. In addition, parameter uncertainty and model optimization limit the applicability of existing models to simulate complex nitrogen removal process. Therefore, in the current study, the system dynamics (SD) modeling approach was adopted for the first time to interconnect the influent wastewater characteristics, operational parameters, and microbial kinetics as input variables. The outputs of the resulting SD model included effluent characteristics such as concentrations of chemical oxygen demand (COD) and nitrogen compounds. The SD modeling approach was employed to reproduce previously reported experimental observations of effluent characteristics within a single-stage partial nitrification/Anammox (PN/A) system with a coefficient of determination (R 2 ) of higher than 0.88 under continuous and intermittent aeration. The developed SD model was subsequently deployed to quantify the influence of uncertainties in microbial kinetics on effluent characteristics. Furthermore, the model was employed to determine the optimal aeration scheme required to maintain an ammonia removal efficiency of 90 % while minimizing the required energy demand, where optimization using the SD model reduced the energy requirements for biological ammonia removal by 19 %. In general, the developed SD model can be used to guide effective operation and control schemes considering the variabilities in microbial kinetics in the nitrogen removal process. In addition, as the SD modeling approach is generic by design, its application can be extended to other complex wastewater and sludge treatment processes.
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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 ».