Bioaugmentation: An Emerging Strategy of Industrial Wastewater Treatment for Reuse and Discharge
Notice bibliographique
Résumé
A promising long-term and sustainable solution to the growing scarcity of water worldwide is to recycle and reuse wastewater. In wastewater treatment plants, the biodegradation of contaminants or pollutants by harnessing microorganisms present in activated sludge is one of the most important strategies to remove organic contaminants from wastewater. However, this approach has limitations because many pollutants are not efficiently eliminated. To counterbalance the limitations, bioaugmentation has been developed and consists of adding specific and efficient pollutant-biodegrading microorganisms into a microbial community in an effort to enhance the ability of this microbial community to biodegrade contaminants. This approach has been tested for wastewater cleaning with encouraging results, but failure has also been reported, especially during scale-up. In this review, work on the bioaugmentation in the context of removal of important pollutants from industrial wastewater is summarized, with an emphasis on recalcitrant compounds, and strategies that can be used to improve the efficiency of bioaugmentation are also discussed. This review also initiates a discussion regarding new research areas, such as nanotechnology and quorum sensing, that should be investigated to improve the efficiency of wastewater bioaugmentation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».