Effect of the Carbon Source on Nitrifying in an Activated Sludge System Treating Aquaculture Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
The nitrogen in the aquaculture wastewater can have significant effects on receiving water bodies like eutrophication and ammonia toxicity to fish communities. Removing nitrogen by nitrification-denitrification can reduce the potential impact of aquaculture wastewater discharge. Nitrification is affected by different factors including dissolved oxygen, temperature, pH, alkalinity, toxicity, unionized ammonia and substrate concentration. All these parameters affect ammonia-oxidizing and nitrite-oxidizing bacterial activity. The aim of this work is to study the effect of the carbon source on nitrifying bacterial activity in an activated sludge treating aquaculture wastewater. An activated sludge (AS) system was set up and operated continuously for 180 days. The operation was divided into two phases. During Phase I a source of organic carbon (CH3COONa) with a C/N level of 2.4 (operation days 1 to 101) was fed into the system, while in Phase II a source of inorganic carbon (NaHCO3) with a C/N level of 16.2 was fed into the system (operation days: 102 to 180). The maximum NH4+-N removal efficiency was 49.7% during the Phase I, during which the NO3--N and NH3+-N concentrations were 37.1 ± 14.0 and 2.9 ± 1.1 mg/L, respectively. In Phase II, the maximum NH4+-N removal efficiency was 45% and NO3--N and NH3+-N effluent concentrations were 2.8 ± 0.3 mg/L and 210 ± 49 mg/L, respectively. Ammonia- and nitrite-oxidation decreased in Phase I from 0.231 ± 0.005 mg NH4+/gVSS min to 0.018 ± 0.004 mg NH4+-N/gVSS min and in Phase II from 0.049 ± 0.011 mgNO2--N/gVSS min to 0.010 ± 0.002 mgNO2--N/gVSS min.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».