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Enregistrement W4285802857 · doi:10.3390/pr10071399

Phosphorus Removal from Aerobic Granular Sludge: Proliferation of Polyphosphate-Accumulating Organisms (PAOs) under Different Feeding Strategies

2022· article· en· W4285802857 sur OpenAlexaff
Oliver Terna Iorhemen, Sandra Ukaigwe, Hongyu Dang, Yang Liu

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphorusEnhanced biological phosphorus removalBetaproteobacteriaBiologyBacteroidetesProteobacteriaFood scienceMicrobial population biologySequencing batch reactorPolyphosphateMicrobiologyVerrucomicrobiaBacteriaChemistryWastewaterActivated sludgeBiochemistry16S ribosomal RNAPhosphateEnvironmental engineeringActinobacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerobic granular sludge (AGS) is known for high phosphorus removal from wastewaters, and phosphorus can be recovered from high phosphorus-containing waste sludge granules. This study aimed at determining the feeding strategy that provides the best performance in terms of the proliferation of polyphosphate-accumulating organisms (PAOs) and phosphorus removal. Using three AGS bioreactors, this study compared phosphorus removal and the proliferation dynamics of PAOs under three different feeding strategies: anaerobic slow feeding (R1), pulse feeding + anaerobic mixing (R2), and pulse feeding (R3). Results indicate that R1 and R2 achieved significantly higher phosphorus removal (97.6 ± 3% for R1 and 98.3 ± 1% for R2) than R3 (55 ± 11%). The anaerobic slow feeding procedure (R1) achieved the highest specific phosphorus release rate (SPRR) and specific phosphorus uptake rate (SPUR) as compared to the other two feeding conditions. 16S ribosomal ribonucleic acid (rRNA) gene sequencing assay of the microbial community for the three feeding strategies indicated that although the feeding strategy impacted reactor performance, it did not significantly alter the microbial community. The bacteria community composition maintained a similar degree of diversity. Proteobacteria, Bacteroidetes, and Verrucomicrobia were the dominant bacterial phyla in the system. Dominant PAOs were from the class Betaproteobacteria and the genera Paracoccus and Thauera. Glycogen-accumulating organisms were significantly inhibited while other less-known bacteria such as Wandonia and Hyphomonas were observed in all three reactors.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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