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Unsicherheitsanalyse und regionale Sensitivitätsanalyse eines Modells zur Nitrifikation im Biofilm

Unsicherheitsanalyse und regionale Sensitivitätsanalyse eines Modells zur Nitrifikation im Biofilm
生物膜硝化模型的不确定性分析和区域敏感性分析
批准号:
34180265
负责人:
Dr. Doris Brockmann
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Fellowships
财政年份:
2006
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2005-12-31 至 2008-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
数学模拟生物学过程产生了用于实验研究、测量和生物学实验的基础。模拟的方法必须始终基于模型结构和参数。这是一个系统的分析模型,并在实验室生物膜反应器中进行动态实验,以进行硝化试验。Die Parameter der Modelle sowie die Zusammensetzung des zu behandelnden Abwassers unterliegen Unsicherheiten,die je nach Parameter in der Größe dnung variieren.这是我们在模型制作中的第一步。在非线性建模的基础上,通过组织机构的“超越竞争”,可以获得一个小的参数。参数,在建模过程中的不确定性,通过一个区域灵敏度分析韦尔登来解决。在生物膜反应器动力学实验中,采用迭代参数和非线性模型描述韦尔登,是一个系统分析生物膜反应器动力学过程的范例。
英文摘要
Mathematische Simulationen biologischer Prozesse bilden die Grundlage für Erforschung, Bemessung und Betrieb biologischer Verfahren der Abwasserreinigung. Die Aussagekraft der Simulation hängt dabei aber immer von der gewählten Modellstruktur und den Parametern ab. Ziel dieses Vorhabens ist, einen systematischen Ansatz zur Analyse der Modellunsicherheiten zu entwickeln und mit Hilfe von dynamischen Experimenten in einem labortechnischen Biofilmreaktor zur Nitrifikation zu testen. Die Parameter der Modelle sowie die Zusammensetzung des zu behandelnden Abwassers unterliegen Unsicherheiten, die je nach Parameter in der Größenordnung variieren. Diese Unsicherheiten führen zu Unsicherheiten in den Modellergebnissen. Aufgrund der nicht-linearen Modellzusammenhänge ist es möglich, dass kleine Änderungen eines Parameterwertes zu kleinen Änderungen der Modellvorhersage oder sehr großen Änderungen durch „outcompetition“ bestimmter Organismen führen. Die Parameter, die die Unsicherheiten in den Modellergebnissen hauptsächlich verursachen, sollen durch eine regionale Sensitivitätsanalyse ermittelt werden. Im Zusammenspiel mit den Ergebnissen des dynamischen Betriebs des Biofilmreaktors sollen iterativ Parameter und Unsicherheiten der Modellvorhersage verbessert werden, um exemplarisch den systematischen Ansatz zur Analyse der Modellunsicherheiten zu entwickeln und darzustellen.
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