Lattice Boltzmann Method in Modeling Biofilm Formation, Growth and Detachment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biofilms are a complex and heterogeneous aggregation of multiple populations of microorganisms linked together by their excretion of extracellular polymer substances (EPS). Biofilms can cause many serious problems, such as chronic infections, food contamination and equipment corrosion, although they can be useful for constructive purposes, such as in wastewater treatment, heavy metal removal from hazardous waste sites, biofuel production, power generation through microbial fuel cells and microbially enhanced oil recovery; however, biofilm formation and growth are complex due to interactions among physicochemical and biological processes under operational and environmental conditions. Advanced numerical modeling techniques using the lattice Boltzmann method (LBM) are enabling the prediction of biofilm formation and growth and microbial community structures. This study is the first attempt to perform a general review on major contributions to LBM-based biofilm models, ranging from pioneering efforts to more recent progress. We present our understanding of the modeling of biofilm formation, growth and detachment using LBM-based models and present the fundamental aspects of various LBM-based biofilm models. We describe how the LBM couples with cellular automata (CA) and individual-based model (IbM) approaches and discuss their applications in assessing the spatiotemporal distribution of biofilms and their associated parameters and evaluating bioconversion efficiency. Finally, we discuss the main features and drawbacks of LBM-based biofilm models from ecological and biotechnological perspectives and identify current knowledge gaps and future research priorities.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle