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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 ».