Decline in Performance of Biochemical Reactors for Sulphate Removal from Mine-Influenced Water is Accompanied by Changes in Organic Matter Characteristics and Microbial Population Composition
Notice bibliographique
Résumé
Successful long-term bioremediation of mining-influenced water using complex organic matter and naturally-occurring microorganisms in sub-surface flow constructed wetlands requires a balance between easily and more slowly degrading material. This can be achieved by combining different types of organic materials. To provide guidance on what mixture combinations to use, information is needed on how the ratio of labile to recalcitrant components affects the degradation rate and the types of microbial populations supported. To investigate this, different ratios of wood and hay were used in up-flow column bioreactors treating selenium- and sulphate-containing synthetic mine-influenced water. The degradation rates of crude fibre components appeared to be similar regardless of the relative amounts of wood and hay. However, the nature of the degradation products might have differed in that those produced in the hay-rich bioreactors were more biodegradable and supported high sulphate-reduction rates. Microorganisms in the sulphate-reducing and cellulose-degrading inocula persisted in the bioreactors indicating that bio-augmentation was effective. There was a shift in microbial community composition over time suggesting that different microbial groups were involved in decomposition of more recalcitrant material. When dissolved organic carbon (DOC) was over-supplied, the relative abundance of sulphate-reducers was low even through high sulphate-reduction rates were achieved. As DOC diminished, sulphate-reducers become more prevalent and their relative abundance correlated with sulphate concentrations rather than sulphate-reduction rate.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».