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Enregistrement W3202039410 · doi:10.1101/2021.10.03.462950

Natural influent bioaugmentation of activated sludge water resource recovery systems: implications for low temperature nitrification and heterotrophic population structures

2021· preprint· en· W3202039410 sur OpenAlexaff
Shameem Jauffur, Zeinab Bakhshi, Dominic Frigon

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrificationNitrospiraNitrifying bacteriaActivated sludgeBioaugmentationSequencing batch reactorWastewaterNitrobacterPulp and paper industrySewage treatmentPopulationChemistryEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryBiologyEnvironmental scienceBacteriaMicroorganismNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work aimed at demonstrating the natural bioaugmentation of biological activated sludge systems with nitrifying biomass from influent wastewater in lab-scale reactors. Three sequencing batch reactors (SBR) were fed with sterile synthetic wastewater. While nitrification was complete at a temperature of 8 °C and a SRT of 20 days, it failed when the temperature was lowered to 5 °C, and the SRT decreased to 7 days. In the test period, the sterile synthetic wastewater fed to the Test Reactor was supplemented by influent solids harvested at a full-scale treatment facility at a total suspended solids concentration of 100 mg/L, which corresponded to approximately 5 mg-COD/L of nitrifying biomass. Upon this addition, nitrification was restores. Subsequent halting the supply of influent solids to the Test Reactor led a rapid failure of nitrification and washout of nitrifiers from the SBR. Reproducibility was demonstrated by switching the feed composition between the Test and Negative control reactors. PCR-based amplicon sequencing analyses targeting the amoA , and nxrB genes of the Nitrospira genus have shown that the influent wastewater governed the structure and composition of the activated sludge nitrifying populations. The most abundant ammonia-oxidizing bacteria (AOB) and Nitrospira -related nitrite-oxidizing bacteria (NOB) in the influent seeds occurred as the most dominant ones in the activated sludge. This pattern was observed even when the influent seeds varied over time. The heterotrophic populations were less affected by the influent seeds with the activated sludge and raw sewage showing distinct microbial populations based on principal coordinate analysis (PCoA). However, the immigrant populations appeared to modulate the structure of the activated sludge heterotrophic communities to some extent. These findings provide concrete evidence of the presence of active nitrifiers in raw wastewater capable of supporting nitrification in an otherwise non-conducive environment. This may have important implications on process design, operation and optimization of wastewater treatment systems. Highlights Lab-scale reactors fed sterile synthetic wastewater at low temperatures and SRTs. Nitrification failed when conditions were adjusted to 5 °C and a SRT of 7 days. Nitrification restored by addition of real wastewater influent solids. Nitrifiers in solids from sewers naturally bioaugment activated sludge systems. Activated sludge models should consider the immigration of nitrifiers with influent. Graphical abstract

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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