Microbial Fermentation of Organic Carbon Substrates Drives Rapid pH Neutralization and Element Removal in Bauxite Residue Leachate
Notice bibliographique
Résumé
Globally, mineral processing activities produce an estimated 680 GL/yr of alkaline wastewater. Neutralizing pH and removing dissolved elements are the main goals of wastewater treatment prior to discharge. Here, we present the first study to explicitly evaluate the role of microbial communities in driving pH neutralization and element removal in alkaline wastewaters by fermentation of organic carbon, using bauxite residue leachate as a model system, and evaluate the effects of organic carbon complexity and microbial inoculum addition rates on the performance of these treatment systems at laboratory scale. Rates and extents of pH neutralization were higher in bioreactors fed with simpler organic carbon substrates (glucose and banana: 6 days to reach pH ≤ 8) than those fed with more complex organic carbon substrates (eucalyptus mulch: 15 days to reach pH ≤ 8; woodchips: equilibrium pH around 9). Concentrations of dissolved Al, As, B, Mo, Na, S, and V all significantly decreased after bioremediation. Increasing soil inoculant addition rate accelerated rates and extent of pH neutralization and element removal up to 0.1 wt %; further increases had little effect. Overall, glucose added at 1.8 wt % and soil inoculum added at 0.1 wt % provided the most effective minimal combination of carbon substrate and inoculum to drive pH neutralization and element 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».