MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7117306995 · doi:10.1038/s41545-025-00545-4

Development of an open-source process simulator for microalgae-based tertiary phosphorus recovery

2025· article· en· W7117306995 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenpj Clean Water · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesOffice of Energy EfficiencyOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyU.S. Department of Energy
Mots-clésEffluentPhosphorusSewage treatmentWastewaterProcess (computing)Biomass (ecology)NutrientActivated sludge model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microalgae-based tertiary wastewater treatment has the potential to meet stringent effluent phosphorus limits, with the added benefit of producing a marketable feedstock. However, without validated models embedded in process simulators, the industry lacks the tools to evaluate the benefits and trade-offs of integrating tertiary microalgal treatment with conventional wastewater systems. In this study, an updated lumped pathway metabolic model was developed to predict effluent phosphorus concentration and biomass yield in response to dynamic influent and varying environmental conditions. The model was implemented in QSDsan – an open-source, Python-based design/simulation platform. Global sensitivity analysis was performed to prioritize model parameters for calibration. The model was then calibrated and validated using batch experiments and continuous online monitoring data from a full-scale microalgae-based tertiary wastewater treatment plant. Overall, the QSDsan-based microalgae process simulator was able to predict effluent phosphorus within 0.02–0.04 mg-P·L -1 , while also capturing general trends of state variables according to nutrient availability.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle