MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1479782288 · doi:10.2175/106143009x12465435982610

Implication of Using Different Carbon Sources for Denitrification in Wastewater Treatments

2009· article· en· W1479782288 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDenitrificationDenitrifying bacteriaEffluentNitrateWastewaterEnvironmental engineeringChemistrySewage treatmentAnoxic watersEnvironmental chemistryCarbon fibersNitrogenEnvironmental scienceMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Application of external carbon sources for denitrification becomes necessary for wastewater treatment plants that have to meet very stringent effluent nitrogen limits (e.g., 3 to 5 mgTN/L). In this study, we evaluated and compared three carbon sources--MicroC (Environmental Operating Solutions, Bourne, Massachusetts), methanol, and acetate-in terms of their denitrification rates and kinetics, effect on overall nitrogen removal performance, and microbial community structure of carbon-specific denitrifying enrichments. Denitrification rates and kinetics were determined with both acclimated and non-acclimated biomass, obtained from laboratory-scale sequencing batch reactor systems or full-scale plants. The results demonstrate the feasibility of the use of MicroC for denitrification processes, with maximum denitrification rates (k(dmax)) of 6.4 mgN/gVSSh and an observed yield of 0.36 mgVSS/mgCOD. Comparable maximum nitrate uptake rates were found with methanol, while acetate showed a maximum denitrification rate nearly twice as high as the others. The maximum growth rates measured at 20 degrees C for MicroC and methanol were 3.7 and 1.2 day(-1), respectively. The implications resulting from the differences in the denitrification rates and kinetics of different carbon sources on the full-scale nitrogen removal performance, under various configurations and operational conditions, were assessed using Biowin (EnviroSim Associates, Ltd., Flamborough, Ontario, Canada) simulations for both pre- and post-denitrification systems. Examination of microbial population structures using Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis (ARISA) throughout the study period showed dynamic temporal changes and distinct microbial community structures of different carbon-specific denitrifying cultures. The ability of a specific carbon-acclimated denitrifying population to instantly use other carbon source also was investigated, and the chemical-structure-associated behavior patterns observed suggested that the complex biochemical pathways/enzymes involved in the denitrification process depended on the carbon sources used.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,455

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,254 · 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