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Enregistrement W1993989220 · doi:10.1139/s05-011

Using nitrogen limitation to induce polyphosphate metabolism in engineered bioreactors

2005· article· en· W1993989220 sur OpenAlexvenueno aff
WF Harper, Terry L. Moore, Tanya L. Russell, J A Turnbull

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSamuel Ginn College of EngineeringAuburn University
Mots-clésEnhanced biological phosphorus removalPolyhydroxyalkanoatesPolyphosphatePhosphorusBioreactorChemistryAnaerobic exerciseEffluentNitrogenActivated sludgeNutrientPulp and paper industryFood scienceBiochemistrySewage treatmentBiologyEnvironmental engineeringPhosphateBacteriaEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efforts to study enhanced biological phosphorus removal (EBPR) can be hampered by the initial start-up of the culture. A nitrogen limitation was used to select for polyphosphate-accumulating organisms (PAOs) in a mixed culture that did not previously exhibit EBPR characteristics or storage product accumulation. During nitrogen-limiting conditions, accumulation of polyhydroxyalkanoate (PHA) and carbohydrate (CH) was observed, and then the characteristics of polyphosphate metabolism were observed. When the anaerobic–aerobic reactor was operated with an influent COD/N ratio of 25, the PHA and glycogen content increased quickly. During this period, PHA ranged from 13% to 30%, and CH ranged from 10% to 18%, and after 12 d anaerobic P release was observed. Polyphosphate metabolism persisted even after the nitrogen limitation was removed. Storage product accumulation may have contributed to lower effluent total suspended solids (TSS), but it had virtually no effect on sludge volume index (SVI) or capillary suction time (CST). Key words: enhanced biological phosphorus removal, microbial storage products, nutrient limitation.

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 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 enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,472

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 savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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