Use of a similarity index based on microbial fatty acid (MFA) analysis to monitor biological wastewater treatment systems
Notice bibliographique
Résumé
Estimating the stability of microbial community structures may be useful in advanced biological wastewater treatment system design and operation. In this research, a monitoring method using fatty acid profiles was evaluated for detecting changes in microbial community structures. For the evaluation, the operating parameters such as pH, organic loading, and chlorine addition were varied in two identical laboratory scale conventional activated sludge systems. A similarity index based on microbial fatty acid analysis was used to express the stability of microbial community structures in the systems. Experiments using a model microbial community showed that microbial compositions changed daily even under constant operating conditions and that the rate of change increased under dynamic operating conditions. Substrate changes brought about a relatively large change in a microbial community structure, eventually resulting in a very different microbial community. After only 7 days following a substrate change in a lab-scale bioreactor, the biomass exhibited only 45% similarity to the original structure. The analysis of microbial fatty acids conveys additional information, in that it could be used for the calculation of biomass concentrations in a wastewater treatment system if microbial fatty acid analyses are executed on a routine basis as a monitoring tool for biological wastewater treatment systems. The total fatty acid concentrations were about 0.61% of the biomass concentration as mixed liquor volatile suspended solid concentrations in this research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».