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.
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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 ».