Biodegradation of VOC mixtures of different hydrophobicities in two‐phase partitioning bioreactors containing tailored polymer mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: There is a lack of systematic studies of biodegradation of mixtures of VOCs with different hydrophobicities in two‐phase partitioning bioreactors (TPPBs). The role of tailored mixtures of solid polymers on the biodegradation of MEK (low hydrophobicity), toluene (moderate hydrophobicity) and hexane (high hydrophobicity) was evaluated under steady state operation and transient loading (2‐ and 3.6‐fold 4 h step increase) in TPPBs. Two mixtures of polymer beads (A and B) were selected based on their 2 h partition coefficients for the target VOCs tested, biocompatibility and resistance to microbial attack. RESULTS: The addition of polymer mixture A (20%) into the bioreactor resulted in a severe microbial inhibition, likely due to the leaching of a polymer component, however, the presence of polymer mixture B (20%) supported removal efficiencies (REs) comparable with those recorded in the absence of polymers during steady state operation (hexane, toluene and MEK REs of 7%, 76% and 98%). However, the presence of polymer mixture B supported enhanced MEK REs during the 2‐fold step increase, and increased toluene removal during the 3.6‐fold step increase compared with the system without polymers. CONCLUSIONS: TPPBs with tailored polymer mixtures can improve process performance during VOC transient loadings, however, the interactions between the target VOCs and the solid polymers used should be a key selection criterion in order to avoid microbial inhibition during TPPB operation. Copyright © 2010 Society of Chemical Industry
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».