Removal of nitrogen from wastewater using microalgae and microalgae–bacteria consortia
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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».