Microalga-Mediated Tertiary Treatment of Municipal Wastewater: Removal of Nutrients and Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
The microalgal strain Chlorella sorokiniana isolated from a waste stabilization pond was used for tertiary treatment of municipal wastewater. Three light:dark (L:D) regimes of 12:12, 16:8, and 24:0 were used for treating wastewater in microalga (A), microalga + sludge (A + S), and sludge (S) reactors. The removal of nutrients (N and P) was found to be the highest in the microalga-based reactor, with more than 80% removal of biochemical oxygen demand (BOD) and 1.2–5.6 log unit removal of pathogens. The addition of sludge improved chemical oxygen demand (COD) removal. Nitrifiers were found to be predominant in the A + S reactor. Algal biomass productivity was more than 280 mg/L/d in all the L:D regimes. The increase in light regime improved nutrient removal and biomass productivity in the algal reactor. Results of the kinetic study showed that (i) nitrifiers had more affinity for ammonium than microalga, and hence, most of the ammonia was oxidized to nitrate, (ii) microalga assimilated nitrate as the primary nitrogen source in the A + S reactor, and (iii) solubilization of particulate organic nitrogen originated from dead cells reduced the nitrogen removal efficiency. However, in the microalga-based reactor, the ammonium uptake was higher than nitrate uptake. Among pathogens, the removal of Salmonella and Shigella was better in the A + S reactor than in the other two reactors (microalga and sludge reactor). Additionally, the heterotrophic plate count was drastically reduced in the presence of microalga. No such drastic reduction was observed in the stand-alone sludge reactor. Kinetic modeling revealed that microalga–pathogen competition and pH-induced die-off were the two predominant factors for pathogen inactivation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 tête enseignante, 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 ».