Effect of cathode material and charge loading on the nitrification performance and bacterial community in leachate treating Electro-MBRs
Notice bibliographique
Résumé
Electro-MBR technology, which combines an electrocoagulation process inside the mixed liquor of a membrane bioreactor , was studied for the treatment of a high-strength ammonia leachate (124 ± 4 mg NH 4 -N L −1 ). A lab-scale aerobic Electro-MBR was operated with a solid retention time of 45 days, hydraulic retention times of 24h and 12h, and charge loading ranging from 100 to 400 mAh L −1 . At 400 mAh L −1 , with a combination of a Ti/Pt cathode and a sacrificial iron anode, removal percentages for ammonia nitrogen, total organic carbon , and total phosphorus were 99.8%, 38%, and 99.0%, respectively. At 400 mAh L −1 , the estimated ferric ion dosage was 325 mg Fe 3+ L −1 . Experiments conducted with different cathode materials showed that previously reported inhibition phenomena may result from a cathodic nitrate reduction into ammonia nitrogen. Conventional cathode materials , such as graphite, have electrochemical nitrate reduction rates of −0.03 mg NO 3 -N mAh −1 . By comparison, when using Ti/Pt, the rate was −0.0045 mg NO 3 -N mAh −1 (85% lower than graphite due to its low hydrogen overpotential). Charge loading tested in this study had no significant impact on both nitrification performance and microbial population diversity. However, the relative abundance of the mixed liquor’s Nitrosomonas increased from 4.8% to 8.2% when the charge loading increased from 0 to 400 mAh L −1 . Results from this study are promising for future applications of the Ti/Pt - Iron Electro-MBR in various high-strength ammonia wastewater treatment applications.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».