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Enregistrement W2116151768 · doi:10.4137/aswr.s27218

Polyhydroxybutyrate Production from Municipal Wastewater Activated Sludge with Different Carbon Sources

2015· article· en· W2116151768 sur OpenAlexaff
Qiuyan Yuan, Richard Sparling, Jan A. Oleszkiewicz

Notice bibliographique

RevueAir Soil and Water Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyhydroxybutyrateWastewaterActivated sludgePhosphorusEnhanced biological phosphorus removalPolyphosphatePulp and paper industryPolyhydroxyalkanoatesSequencing batch reactorWaste managementChemistrySewage treatmentActivated carbonSubstrate (aquarium)Carbon fibersFood scienceBiologyBiochemistryBacteriaMaterials scienceAdsorptionPhosphateOrganic chemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a sequencing batch reactor was set up and operated for over three months to cultivate polyphosphate-accumulating organisms polyphosphate-accumulating organisms (PAOs) in the enriched activated sludge. Batch studies were then carried out to study the effect of different carbon sources on phosphorus removal as well as polyhydroxybutyrate (PHB) production. The carbon sources investigated were acetate, glucose, wastewater, and beef extract. It was found that enhanced biological phosphorus removal could not be achieved using glucose as substrate. This suggested that glucose was not a good candidate for biological phosphorus removal. In terms of PHB production, using acetate and glucose as substrate resulted in PHB production of 42% and 40%, respectively, of the dry cell weight (DCW). Lower PHB production was obtained from using municipal wastewater and beef extract as a carbon source. This resulted in ∼15% and 13% of DCW. It was concluded that municipal wastewater activated sludge can be an economic alternative for PHB production if municipal wastewater is mixed with certain kinds of carbon-enriched industrial wastewater.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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