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Enregistrement W3125742660 · doi:10.1186/s13068-021-01951-9

Mass transfer and flow characterization of novel algae-based nutrient removal system

2021· article· en· W3125742660 sur OpenAlexaff
Andreas Heyland, Jordan Roszell, Jeremy Chau, Kevin Chai, Andrew Eaton, Kathleen P. Nolan, Kyle Madden, Wael H. Ahmed

Notice bibliographique

RevueBiotechnology for Biofuels · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass transferAerationMass transfer coefficientReynolds numberNutrientEnvironmental scienceBioreactorComputer scienceMaterials scienceChemistryMechanicsBotanyChromatographyPhysicsBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recirculating aquaculture systems (RAS) are an essential component of sustainable inland seafood production. Still, nutrient removal from these systems can result in substantial environmental problems, or present a major cost factor with few added value options. In this study, an innovative and energy-efficient algae based nutrient removal system (NRS) was developed that has the potential to generate revenue through algal commercialization. We optimized mass transfer in our NRS design using novel aeration and mixing technology, using air lift pumps and developed an original membrane cartridge for the continuous operation of nutrient removal and algae production. Specifically, we designed, manufactured and tested a 60-L NRS prototype. Based on specific airlift mixing conditions as well as concentration gradients, we assessed NRS nutrient removal capacity. We then examined the effects of different internal bioreactor geometries and radial orientations on the mixing efficiency. RESULTS: Using the start-up dynamic method, the overall mass transfer coefficient was found to be in the range of 0.00164-0.0074 [Formula: see text], depending on flow parameters and we confirmed a scaling relationship of mass transfer across concentration gradients. We found the optimal Reynolds number to be 500 for optimal mass transfer, as higher Reynolds numbers resulted in a relatively reduced increase of mass transfer. This relationship between mass transfer and Reynolds number is critical to assess scalability of our system. Our results demonstrate an even distribution of dissolved oxygen levels across the reactor core, demonstrating adequate mixing by the airlift pump, a critical consideration for optimal algal growth. Distribution of dissolved gases in the reactor was further assessed using flow visualization in order to relate the bubble distribution to the mass transfer capabilities of the reactor. We run a successful proof of principle trial using the green alga Dunaliella tertiolecta to assess mass transfer of nutrients across the membrane and biomass production. CONCLUSIONS: Manipulation of the concentration gradient across the membrane demonstrates a more prominent role of airlift mixing at higher concentration gradients. Specifically, the mass transfer rate increased threefold when the concentration gradient was increased 2.5-fold. We found that we can grow algae in the reactor chamber at rates comparable to those of other production systems and that the membrane scaffolds effectively remove nutrients form the wastewater. Our findings provide support for scalability of the design and support the use of this novel NRS for nutrient removal in aquaculture and potentially other applications.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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