Treatment of sulfur and nitrogen by microoxygenated microbial sludge: stoichiometry and model
Notice bibliographique
Résumé
A microoxygenated biological reactor (MOBR) was used to treat high concentrations of sulfur, nitrogen and organic pollutants by integrating the processes of sulfate reduction, sulfide oxidation, nitrification, denitrification and organic matter removal into a single reactor under 0·10–0·15 mg/l of dissolved oxygen (DO). Stoichiometric equations and kinetic models describing biochemical reactions catalysed by MOBR sludge were developed. Microcosm experiments were carried out using MOBR sludge to validate the stoichiometric equations and develop a model of microbiological processes in the MOBR. The theoretical predictions from stoichiometric equations agreed well with the experiments, and the kinetic model fit well the experimental data. In sulfate reduction, 95·7% of sulfate was reduced to sulfide and 76·7% of sulfide was oxidised to S0 in the sulfide oxidation process. In the nitrification process, 76·5% of ammonium was oxidised to nitrate and 98·2% of nitrate was denitrified to nitrogen gas (N2). In methanogenesis, methanogens consumed less organic carbon (C) than sulfate-reducing bacteria and denitrifying bacteria. It was found that the maximum specific growth rate of sulfate-reducing bacteria and methanogens under microoxygenation was lower than that under anaerobic conditions. In addition, there was a higher inhibitory effect of sulfide on methanogens in micro-DO than in the anaerobic system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».