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Enregistrement W1479782288 · doi:10.2175/106143009x12465435982610

Implication of Using Different Carbon Sources for Denitrification in Wastewater Treatments

2009· article· en· W1479782288 sur OpenAlexaboutno aff
Carla Cherchi, Annalisa Onnis‐Hayden, Ibrahim Nimer EL-shawabkeh, April Z. Gu

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations131
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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