MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2068298793 · doi:10.1002/jctb.2373

Degradation of hexahydro‐1,3,5‐trinitro‐1,3, 5‐triazine (RDX) by anaerobic mesophilic granular sludge from a UASB reactor

2010· article· en· W2068298793 sur OpenAlexaff
Chunjiang An, Yanling He, Guohe Huang, Shu-Cheng Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesophileBiodegradationAnaerobic exerciseChemistryDegradation (telecommunications)Pulp and paper industryAqueous solutionBioreactorChemical engineeringWaste managementOrganic chemistryBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: This study investigated the performance of anaerobic mesophilic granular sludge for the degradation of hexahydro‐1,3,5‐trinitro‐1,3,5‐triazine (RDX). Batch tests were conducted to investigate the effects of different supplements on the RDX degradation ability of anaerobic granular sludge, as well as the contributions of both physicochemical and biological processes involved in RDX removal from aqueous solution. RESULTS: Anaerobic granular sludge exhibited good performance in treating RDX as the sole substrate. Biodegradation was the main mechanism responsible for RDX removal. Ammonium had no significant promoting effect on the degradation process. The presence of glucose was found to enhance the degradation of RDX by anaerobic granular sludge, while the addition of sulfate and nitrate had adverse effects on the reductive transformation of RDX. CONCLUSIONS: Anaerobic granular sludge is capable of removing RDX from aqueous solution with high efficiency. This study showed good prospects for high‐rate anaerobic processes in the treatment of munition wastewater. The results can be used for the design and optimization of high rate anaerobic systems for the elimination of RDX. Copyright © 2010 Society of Chemical Industry

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Chemical Technology & BiotechnologyMême sujetMicrobial bioremediation and biosurfactantsTravaux en français237 207