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Enregistrement W4379058274 · doi:10.1016/j.biortech.2023.129252

Impact of graphene oxide addition on pharmaceuticals removal in anaerobic membrane bioreactor

2023· article· en· W4379058274 sur OpenAlexfundno aff
Oriol Casabella-Font, Michele Ponzelli, Melina Papapanou, José Luís Balcázar, Maite Pijuan, Jelena Radjenović

Notice bibliographique

RevueBioresource Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónGeneralitat de CatalunyaEuropean CommissionEuropean Social FundCentres de Recerca de CatalunyaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésBioreactorMembrane bioreactorGrapheneWastewaterOxideChemistryAnaerobic digestionAnaerobic exerciseMicrobial population biologyMembraneMicrobiologyPulp and paper industryBacteriaMaterials scienceEnvironmental engineeringBiologyMethaneBiochemistryNanotechnologyEnvironmental scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The addition of conductive materials to the anaerobic digestion bioreactor was suggested to enhance microbial activity. In the present work, an anaerobic membrane bioreactor treating municipal wastewater was operated for 385 days. The impact of different graphene oxide concentrations on the removal target pharmaceuticals and microbial community dynamics was investigated. The addition of graphene oxide did not impact the reactor stability, whereas the removals of antibiotics (e.g., trimethoprim and metronidazole) were enhanced. A shift in the microbial community was detected after the addition of 50–900 mg L−1 of graphene oxide, with the proliferation hydrogenotrophic methanogens. The proliferation of syntrophic microorganisms may indicate interactions via direct interspecific electron transfer. The obtained results suggest that the addition of graphene oxide at low mg L−1 concentrations to an anaerobic membrane bioreactor may be considered to improve the removal of antibiotics from municipal wastewater.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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