Nanobubble aeration enhanced wastewater treatment and bioenergy generation in constructed wetlands coupled with microbial fuel cells
Notice bibliographique
Résumé
Artificial aeration is a widely used approach in wastewater treatment to enhance the removal of pollutants, however, traditional aeration techniques have been challenging due to the low oxygen transfer rate (OTR). Nanobubble aeration has emerged as a promising technology that utilise nano-scale bubbles to achieve higher OTRs owing to their large surface area and unique properties such as longevity and reactive oxygen species generation. This study, for the first time, investigated the feasibility of coupling nanobubble technology with constructed wetlands (CWs) for treating livestock wastewater. The results demonstrated that nanobubble-aerated CWs achieved significantly higher removal efficiencies of total organic carbon (TOC) and ammonia (NH4+-N), at 49 % and 65 %, respectively, compared to traditional aeration treatment (36 % and 48 %) and the control group (27 % and 22 %). The enhanced performance of the nanobubble-aerated CWs can be attributed to the nearly three times higher amount of nanobubbles (Ø < 1 μm) generated from the nanobubble pump (3.68 × 108 particles/mL) compared to the normal aeration pump. Moreover, the microbial fuel cells (MFCs) embedded in the nanobubble-aerated CWs harvested 5.5 times higher electricity energy (29 mW/m2) compared to the other groups. The results suggested that nanobubble technology has the potential to trigger the innovation of CWs by enhancing their capacity for water treatment and energy recovery. Further research needs are proposed to optimise the generation of nanobubbles, allowing them to be effectively coupled with different technologies for engineering implementation.
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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 ».