Biotransformation of Estrogens in Nitrifying Activated Sludge Under Aerobic and Alternating Anoxic/Aerobic Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Natural and synthetic estrogens present in municipal wastewater can be biodegraded during treatment, particularly in activated sludge. The objective was to assess the extent of transformation of 17-beta-estradiol (E2) and 17-alpha-ethinylestradiol (EE2) by nitrifying activated sludge and evaluate potential relationships between availability of oxygen, nitrification rate, and estrogen removal. For each batch experiment, two reactors were set up--aerobic and alternating anoxic/aerobic-which were then amended with E2 and EE2 from methanolic stock solutions. The EE2 was persistent under anoxic conditions; under aerobic conditions, the observed level of its removal was 22%. The E2 was readily converted to estrone (El)--faster under aerobic (nitrifying) than anoxic (denitrifying) conditions. During the initial anoxic conditions, a metabolite consistent with 17-alpha-estradiol transiently accumulated and was subsequently removed when the reactor was aerated. Higher removal rates of estrogens were associated with higher nitrification rates, which supports the contention that the nitrifying biomass was responsible for their removal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».