Modeling the process of biological deferrization of underground waters in contact loading of bioreactor
Notice bibliographique
Résumé
The conducted analysis of modern biotechnologies in the field of groundwater treatment showed that one of the development trends is the direction of biological iron removal, which has not only a long history and fundamentality of research into the physiology, ultrastructure and life mechanisms of ferrobacteria, but also a wide implementation of the method at water treatment plants in Europе, Australia, Canada, USA, Japan. The introduction of modern technological equipment at such stations calls for the need to forecast their work using methods of mathematical modeling of processes with their subsequent computer implementation. The work provides a brief analysis of existing mathematical models, most of which are based on the kinetics of enzymatic reactions and are presented as modifications of the Michaelis-Menten and Monod equations. Despite the large number of studies on this topic, until now there is no comprehensive model that would take into account all the processes that take place in the contact loading of bioreactors, in contrast to the physicochemical mechanisms in the filtering process, for which modern multicomponent mathematical models have been developed. The aim of the work is to development of a mathematical model of the kinetics of the process of biological iron removal groundwater in bioreactors and verification of its computer implementation with the data of experimental studies. The mathematical model is represented by the Cauchy problem for a nonlinear system of differential equations in partial derivatives of the first order. The system of the Cauchy problem consists of five equations with five unknown functions, which describe the distribution the concentration of ferrum cations, bacteria and the matrix structures in two phases (movable and immobilized) both in space and time The inverse influence of the characteristics of the process, in particular, the concentration of matrix structures in the inter-pore space, as well as characteristics of the medium with the help of coefficients of mass exchange and porosity, were taken into account. The model makes it possible to predict changes in cleaning efficiency depending on the duration of the filter cycle, filtration speed, Fe2+ concentration, the content of iron bacteria and their matrix structures in the interpore space, and to determine the optimal time of operation of the bioreactor between washings
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».