Examination of Extracellular Polymer (EPS) Extraction Methods for Anaerobic Membrane Bioreactor (AnMBR) Biomass
Notice bibliographique
Résumé
Membrane bioreactor fouling is a complex process, which is typically driven by extracellular polymeric substances (EPS), a complex mixture of polysaccharides, proteins, lipids, humic substances, and other intercellular polymers. While much is known about fouling in aerobic membrane reactors, far less is known about fouling in anaerobic membrane bioreactors (AnMBR). Much of this knowledge, including EPS extraction methods, has been extrapolated from aerobic processes and is commonly assumed to be comparable. Therefore, several extraction methods commonly used for aerobic EPS quantification, including ultrasonication, ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA), and formaldehyde plus sodium hydroxide (CH2O+NaOH), were evaluated to determine the most suitable extraction method for EPS of anaerobic microorganisms in an AnMBR. To maximize EPS yields, each extraction was performed four times. Experimental results showed that the EDTA method was best for EPS quantification, based on chemical oxygen demand (COD), dissolved organic carbon (DOC), and protein yields: 1.43 mg COD/mg volatile suspended solids (VSS), 0.14 mg DOC/mg VSS, and 0.11 mg proteins/mg VSS. In comparison, the CH2O+NaOH method maximized the extraction of carbohydrates (0.12 mg carbohydrates/mg VSS). However, multiple extraction cycles with EDTA and ultrasonication exhibited lower extracellular adenosine triphosphate (ATP) concentrations compared to CH2O+NaOH extractions, indicating lower levels of released intracellular substances. Successive EPS extractions over four cycles are better able to quantify EPS from anaerobic microorganisms, since a single extraction may not accurately reflect the true levels of EPS contents in AnMBRs, and possibly in other anaerobic processes.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».