Bioremediation of wastewater containing azo dyes through sequential anaerobic–aerobic bioreactor system and its biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Wide range of dyes and dyestuffs used in textile manufacturing are xenobiotic compounds and attract stricter to strict environmental regulations. The ability of microbial consortia to decolorize and metabolize dyes has long been known, and the use of bioremediation based technologies for treating textile wastewater has attracted interest. These dyes are decolorized by microbial consortia but technologies for their complete mineralization are still not developed. The most logical concept for the removal of azo dyes in biological wastewater treatment systems is based on anaerobic treatment, for the reductive decolorization, in combination with aerobic treatment, for the degradation of the by-products (aromatic amines) generated in the anaerobic bioreactor. Several research and review articles were published on anaerobic decolorization; however, research on complete mineralization of dyes through sequential anaerobic–aerobic bioreactors has received greater attention recently. Bioremediation through sequential anaerobic–aerobic bioreactor system has been reviewed in this article with critical appraisal using data generated through our experiments. While reviewing this work, we realized the importance of microbial diversity in a treatment unit to better understand the functional status to enhance the mineralization activity of the bioreactor.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».