Structural and Microbial Dynamics Analyses of MABR Biofilms
Notice bibliographique
Résumé
Membrane aerated biofilm reactor (MABR) technology is currently garnering wide acceptance as a wastewater treatment technology due to process and operational advantages that have accrued during many years of investigation, but despite these achievements, the challenge of biofilm thickness control still persists. This work was therefore designed to expand the current knowledge of MABR operations, particularly with respect to biofilm thickness management and reactor performance stability. Biofilm thickness was controlled with intermittent washing of the membrane bundle based on a bulk dissolved oxygen (DO) concentration set-point of 0.2 mg/L. This nonaggressive membrane cleaning mechanism subdued biofilm sloughing, but maintained biofilm erosion, which supported the development of a multifunctional biofilm with the thickness and microbial activity adequate to stabilize reactor performance over 185 days. Applied in the treatment of municipal wastewater, the MABR demonstrated average organic carbon and ammonia nitrogen (NH4+─ N) removal efficiencies of 92%±2% and 100%±7.8%, respectively. The total inorganic nitrogen removal reached 84%±5% at mean surface loading rates of 10%±0.7 g COD/m2/d and 0.93±0.07 g N/m2/d within a hydraulic retention time of 2.5 h and with minimal reactor down time. The average biofilm density determined at the end of the study was 17.6 g/L, while the biofilm thickness determined to be 0.49 mm. A 16S rRNA analysis of the MABR microbial population at each stage indicated that a microbial community with sufficient biodiversity and relative abundance for stable reactor performance was sustained. Demonstrating that intermittent membrane cleaning with water effectively stabilized the MABR biofilm thickness, reduced process upsets, and maintained high performance at high substrate loading.
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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 ».