Electron Affinity Coefficients of Nitrogen Oxides and Biodegradation Kinetics in Denitrification of Contaminated Stream Water
Notice bibliographique
Résumé
During the dry season in Korea, rivers become more vulnerable to contamination by biochemical oxygen demand (BOD) and nitrogen. It is hypothesized that the natural characteristics of the streams in Korea allow the contaminated water to be treated at the tributaries. Down-stream river water quality in Korea may be improved by spraying the contaminated stream water from the tributaries over the surrounding floodplains. The consequent water filtration through the soil could remove the contaminants through aerobic and denitrifying reactions. In this study, the kinetics parameters of the denitrifying reaction in floodplain filtration were determined using contaminated stream water. For the electron donor the Monod kinetics was used, while the competitive Michaelis-Menten model was employed for the electron acceptors. The parameters to the competitive Michaelis-Menten model were found using continuous denitrifying reactions, instead of the batch reactions employed in previous studies, to match the conditions needed to apply the competitive Michaelis-Menten kinetics. From the result, it was found that continuous reactions as well as batch reactions could be used to determine the affinity coefficients in denitrification. The results of this study also showed that the affinity coefficient of NO2, using continuous reactions, was similar to that of other studies in the literature found via batch reactions, whereas the affinity coefficient of N2O was much larger than that acquired with batch reactions. The parameters obtained in this study will be used in future work to simulate the contaminant behaviors during floodplain filtration using a mathematical model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».