Efficient nitrogen removal from ammonia rich wastewater using aerobic granular sludge (AGS) reactor: Selection and enrichment of effective microbial community
Notice bibliographique
Résumé
Anaerobically digested sludge supernatant, characterized by its high ammonia and low biodegradable chemical oxygen demand (COD) content, has raised concerns when returned to mainstream treatment lines due to potential impacts on effluent quality. Addressing this, an aerobic granular sludge (AGS) reactor adopted nitritation/denitritation with external COD addition was utilized and achieved a considerable nitrogen treatment capacity of 4.2 kg N/m3/d, reaching over 90% removal efficiencies for both ammonia and total inorganic nitrogen. This study applied progressively increased nitrogen loading to select for a microbial community that exhibited high nitrogen oxidation and reduction rates, demonstrating peak rates of 0.5 g N/g VSS/d and 3 g N/g VSS/d, respectively. The enrichment of highly efficient microbial community was achieved along with the increased biomass density peaked at 17 g/L MLVSS, with the system retaining small-sized granular sludge at 0.5 mm. The primary ammonia oxidizing bacteria was Nitrosomonas, while Thauera was the dominated denitrifiers. Quantitative polymerase chain reaction analyses reinforced the enhanced nitrogen removal capacity based on the progressively increased abundance of nitrogen cycling functional genes. The high nitrogen treatment capacity, synergistic attributes of high specific microbial activities and the substantial biomass retention, suggest the AGS's efficacy and capacity in ammonia rich wastewater treatment.
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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 ».