Optimizing Nitrate Dosing Strategies for Sulfide Control Using Kinetic Modeling, Variance‐Based Sensitivity Analysis, and Laboratory‐Scale Sewer Reactors
Notice bibliographique
Résumé
Sulfide and methane production in sewer systems poses significant operational and environmental challenges, including odor, corrosion, and greenhouse gas emissions. This study investigates the optimization of nitrate dosing strategies to mitigate sulfide generation using a laboratory-scale sewer reactor system combined with mathematical modeling. An extended kinetic model was developed, based on the Wastewater Aerobic/Anaerobic Transformations in Sewers (WATS) model, to simulate sulfide and methane dynamics, incorporating key microbial processes and nitrate-based oxidation pathways. The model was calibrated and validated using experimental data with and without nitrate dosing. A variance-based global sensitivity analysis was performed to identify influential parameters affecting model predictions. Results show that dosing location and rate substantially influence sulfide removal efficiency and residual nitrate levels. Among the tested strategies, nitrate dosing in the third reactor (out of four) at 14.5 mgNO₃-N/L offered optimal trade-offs, achieving sulfide concentrations below 0.5 mgS/L while maintaining effluent nitrate levels at 0.9 mgNO₃-N/L, representing a 42% reduction in dosing costs compared to upstream dosing. These findings provide a quantitative foundation for improving nitrate dosing strategies in sewer networks.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».