The Biological Performance of a Novel Electrokinetic-Assisted Membrane Photobioreactor (EK-MPBR) for Wastewater Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Developing an effective phycoremediation system, especially by utilizing microalgae, could provide a valuable approach in wastewater treatment for simultaneous nutrient removal and biomass generation, which would help control environmental pollution. This research aims to study the impact of low-voltage direct current (DC) application on Chlorella vulgaris properties and the removal efficiency of nutrients (N and P) in a novel electrokinetic-assisted membrane photobioreactor (EK-MPBR) in treating synthetic municipal wastewater. Two membrane photobioreactors ran in parallel for 49 days with and without an applied electric field (current density: 0.261 A/m2). Mixed liquid suspended soils (MLSS) concentration, chemical oxygen demand (COD), floc morphology, total phosphorus (TP), and total nitrogen (TN) removals were measured during the experiments. The results showed that EK-MPBR achieved biomass production comparable to the control MPBR. In EK-MPBR, an over 97% reduction in phosphate concentration was achieved compared to 41% removal in the control MPBR. The control MPBR outperformed the nitrogen removal of EK-MPBR (68% compared to 43% removal). Induced DC electric field led to lower pH, lower zeta potential, and smaller particle sizes in the EK-MPBR as compared with MPBR. The results of this novel study investigating the incorporation of Chlorella vulgar is in an electrokinetic-assisted membrane photobioreactor indicate that this is a promising technology for wastewater treatment.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».