Effects of Granular Activated Carbon Amendment, Temperature, and Organic Loading Rate on Microbial Communities in Up-Flow Anaerobic Sludge Blanket Reactors
Notice bibliographique
Résumé
Methane recovery in up-flow anaerobic sludge blanket (UASB) reactors performing anaerobic digestion (AD) can be improved with adjustments in operational factors such as temperature, organic loading rate, and the addition of granular activated carbon (GAC). This study aims to perform a multiple operational factor analysis for their impacts on UASB microbial communities. Data collected from seven continuously operated UASB reactors and batch tests were analyzed using a range of bioinformatics and statistical tools. Temperature and reactor types were the most important factors in microbial communities in UASB reactors, although the addition of GAC also had a statically significant impact. The positive and negative correlations between classified phylotypes and performance indicators were determined. It was noted that more phylotypes were positively correlated with hydrogenotrophic specific methanogenic activity (SMA) than acetoclastic SMA. The occurrence network of the overall microbial communities from samples amended with GAC was modularized into eight main groups (occupying 92% of the nodes). Seven modules containing both methanogens and syntrophs were identified as potential functional communities for AD. These modules were mainly regulated by reactor types and driven by different combinations of operational factors using co-occurrence network analysis and generalized joint attribute modeling. Overall, the paper bridged operational configurations and reactor performance with microbial community dynamics.
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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 | 0,000 | 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 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 ».