Compartmental anaerobic baffled reactor kinetic model for treatment of dilute aircraft deicing fluid
Notice bibliographique
Résumé
A four-compartment, anaerobic baffled reactor (ABR) incorporating granular sludge biomass (GSB) was operated at different hydraulic retention times (HRTs) in the range of 3 to 24 hours using dilute aircraft deicing fluid (ADF) with different chemical oxygen demand (COD) concentrations (300, 500 and 750 mg/L) at organic loading rates (OLRs) between 0.3 and 6 kg COD/m3/d. A total of 15 experimental runs conducted in continuous mode achieved COD removal efficiencies ranging from 61 to 93%. Better COD removal efficiencies were achieved at the highest concentration of ADF and HRTs over 6 hrs. For a shorter HRT of 3 hrs, removal efficiency was still acceptable, but additional treatment would be necessary to satisfy effluent discharge standards. Methane production was close to the theoretical value of 0.39 L CH4/g COD removed at 35°C. Low biomass yield and low endogenous decay coefficient were observed. Application of a first-order kinetic empirical compartment model was developed to describe performance of the GSB-ABR. The model predicted response (COD removal efficiency) was not in good agreement with the observed experimental results.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».