Kinetic growth model and metabolic effect of a bacterial consortia from a petrochemical processing plant
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study focused on presenting the newly developed growth model for bacterial species present in a petrochemical processing plant in South Africa. The findings of the study serve as a theoretical basis for future experiments aimed at understanding the formation of bacterial metabolites as the bacteria develops. An unstructured kinetic model using AQUASIM 2.3, together with experimental spectrophotometric results, were used to evaluate the growth of Gram‐negative bacteria in a batch reactor system. Spectrophotometer results showed the absence of a stationary phase. The exponential bacterial growth phase supported the total organic carbon (TOC) results, showing that bacterial growth occurred on days 6 and 13; this is rarely reported in literature, as the growth in this system was much slower than the growth of single‐strain studies. The TOC concentration values indicated that carbon sources did not deplete in the death phase, suggesting the presence of a long‐term stationary phase and the production of acetate. The presence of Pseudomonas sp. and sulphate‐reducing bacteria (SRB) are commonly reported in industrial systems as they play a role in equipment failure in industry. However, in this multispecies study, methods using third generation sequencing together with high‐performance liquid chromatography (HPLC) have shown that the selective attachment and production of acetate by abundant Clostridium sp. has ascertained their role in equipment failures in the petrochemical environment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».