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Enregistrement W3023160309 · doi:10.3390/su12093731

Bacterial Augmented Floating Treatment Wetlands for Efficient Treatment of Synthetic Textile Dye Wastewater

2020· article· en· W3023160309 sur OpenAlexaff
Neeha Nawaz, Shafaqat Ali, Ghulam Shabir, Muhammad Rizwan, Muhammad Bilal Shakoor, Munazzam Jawad Shahid, Muhammad Afzal, Muhammad Arslan, Abeer Hashem, Elsayed Fathi Abd Allah, Mohammed Nasser Alyemeni, Parvaiz Ahmad

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGovernment College University, LahoreHigher Education Commission, PakistanKing Saud University
Mots-clésWastewaterEffluentChemical oxygen demandPhragmitesTotal suspended solidsBiochemical oxygen demandConstructed wetlandChemistryPollutantSewage treatmentBioremediationPulp and paper industryEnvironmental remediationEnvironmental chemistryBiodegradationEnvironmental engineeringWetlandEnvironmental scienceContaminationBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Floating treatment wetland (FTW) is an innovative, cost effective and environmentally friendly option for wastewater treatment. The dyes in textile wastewater degrade water quality and pose harmful effects to living organisms. In this study, FTWs, vegetated with Phragmites australis and augmented with specific bacteria, were used to treat dye-enriched synthetic effluent. Three different types of textile wastewater were synthesized by adding three different dyes in tap water separately. The FTWs were augmented with three pollutants degrading and plant growth promoting bacterial strains (i.e., Acinetobacter junii strain NT-15, Rhodococcus sp. strain NT-39, and Pseudomonas indoloxydans strain NT-38). The water samples were analyzed for pH, electrical conductivity (EC), total dissolved solid (TDS), total suspended solids (TSS), chemical oxygen demand (COD), biological oxygen demand (BOD), color, bacterial survival and heavy metals (Cr, Ni, Mn, Zn, Pb and Fe). The results indicated that the FTWs removed pollutants and color from the treated water; however, the inoculated bacteria in combination with plants further enhanced the remediation potential of floating wetlands. In FTWs with P. australis and augmented with bacterial inoculum, pH, EC, TDS, TSS, COD, BOD and color of dyes were significantly reduced as compared to only vegetated and non-vegetated floating treatment wetlands without bacterial inoculation. Similarly, the FTWs application successfully removed the heavy metal from the treated dye-enriched wastewater, predominately by FTWs inoculated with bacterial strains. The bacterial augmented vegetated FTWs, in the case of dye 1, reduced the concentration of Cu, Ni, Zn, Fe, Mn and Pb by 75%, 73.3%, 86.9%, 75%, 70% and 76.7%, respectively. Similarly, the bacterial inoculation to plants in the case of dye 2 achieved 77.5% (Cu), 73.3% (Ni), 83.3% (Zn), 77.5% (Fe), 66.7% (Mn) and 73.3% (Pb) removal rates. Likewise in the case of dye 3, which was treated with plants and inoculated bacteria, the metals removal rates were 77.5%, 73.3%, 89.7%, 81.0%, 70% and 65.5% for Cu, Ni, Zn, Fe, Mn and Pb, respectively. The inoculated bacteria showed persistence in water, in roots and in shoots of the inoculated plants. The bacteria also reduced the dye-induced toxicity and promoted plant growth for all three dyes. The overall results suggested that FTW could be a promising technology for the treatment of dye-enriched textile effluent. Further research is needed in this regard before making it commercially applicable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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