Optimizing Hydraulic Retention Times in Denitrifying Woodchip Bioreactors Treating Recirculating Aquaculture System Wastewater
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The performance of wood-based denitrifying bioreactors to treat high-nitrate wastewaters from aquaculture systems has not previously been demonstrated. Four pilot-scale woodchip bioreactors (approximately 1:10 scale) were constructed and operated for 268 d to determine the optimal range of design hydraulic retention times (HRTs) for nitrate removal. The bioreactors were operated under HRTs ranging from 6.6 to 55 h with influent nitrate concentrations generally between 20 and 80 mg NO3−–N L−1. These combinations resulted in N removal rates >39 g N m−3 d−1, which is greater than previously reported. These high removal rates were due in large part to the relatively high chemical oxygen demand and warm temperature (∼19°C) of the wastewater. An optimized design HRT may not be the same based on metrics of N removal rate versus N removal efficiency; longer HRTs demonstrated higher removal efficiencies, and shorter HRTs had higher removal rates. When nitrate influent concentrations were approximately 75 mg NO3–N L−1 (n = 6 sample events), the shortest HRT (12 h) had the lowest removal efficiency (45%) but a significantly greater removal rate than the two longest HRTs (42 and 55 h), which were N limited. Sulfate reduction was also observed under highly reduced conditions and was exacerbated under prolonged N-limited environments. Balancing the removal rate and removal efficiency for this water chemistry with a design HRT of approximately 24 h would result in a 65% removal efficiency and removal rates of at least 18 g N m−3 d−1. Core Ideas Woodchip bioreactor design parameters for aquaculture wastewater were developed. This application resulted in the highest N removal rates reported (39 g N m−3 d−1). Retention times differ for optimized removal efficiency versus removal rate. Sulfate reduction intensified under prolonged N-limited environments.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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