Removal of nitrogen from wastewater using microalgae and microalgae–bacteria consortia
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Notice bibliographique
Résumé
Exceeding nitrogen discharge into natural water bodies can lead to eutrophication in natural aquatic environments, as well as the decline in shellfish habitat and aquatic plant life. Currently, bacterial biological treatment process is the most common process employed in wastewater treatment plants, which requires extensive oxygen. The large demand for oxygen provided by mechanical aeration is costly and can strip out volatile compounds. Microalgae are photosynthetic micro-organisms, which can be a good source of oxygen in the wastewater treatment process. The effect of using microalgae, either solo or in consortia systems along with other micro-organisms (mainly bacteria) have been studied by researchers to improve their contaminant removal efficiency. In a consortia system, microalgae generate oxygen through photosynthesis to satisfy the oxygen requirement of bacteria. Simultaneously, they also remove contaminating nutrients throughout their growth cycle. Various factors affect the performance of the consortia systems such as lighting, pH, and species of microalgae and bacteria. Since microalgae are suspended and dispersed in the media, harvesting is crucial to achieving a high-quality effluent. This paper presents an overview on nitrogen removal from wastewater using different types of systems including microalgae solo and microalgae–bacteria consortia systems. The parameters that affect system performance as well as biomass harvesting methods are also discussed.
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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 | 0,000 | 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 découle