Anaerobic membrane bioreactors for wastewater treatment: Challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Anaerobic membrane bioreactors (AnMBRs) have become a new mature technology and entered into the wastewater market, but there are several challenges to be addressed for wide applications. In this review, we discuss challenges and potentials of AnMBRs focusing on wastewater treatment. Nitrogen and dissolved methane control, membrane fouling and its control, and membrane associated cost including energy consumption are main bottlenecks to facilitating AnMBR application in wastewater treatment. Accumulation of dissolved methane in AnMBR permeate decreases the benefit of methane energy and contributes to methane gas emissions to atmosphere. Separate control units for nitrogen and dissolved methane add system complexity and increase capital and operating and maintenance (O & M) costs in AnMBR-centered wastewater treatment. Alternatively, methane-based denitrification can be an ideal nitrogen control process due to simultaneous removal of nitrogen and dissolved methane. Membrane fouling and energy associated with membrane fouling control are major limitations, in addition to membrane cost. More efforts are required to decrease capital and O & M costs associated with the control of dissolved methane nitrogen and membrane fouling to facilitate AnMBRs for wastewater treatment. PRACTITIONER POINTS: AnMBRs can accelerate anaerobic wastewater treatment including dilute wastewater. Nitrogen and dissolved methane control is detrimental for AnMBR application to wastewater treatment. Membrane biofilm reactors using gas-permeable membranes are suitable for simultaneous nitrogen and dissolved methane control. High capital and O & M costs from membranes are a major bottleneck to wide application of AnMBRs. Dynamic membranes could be an option to reduce capital and O & M costs for AnMBRs.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».