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Enregistrement W4400110991 · doi:10.1016/j.biortech.2024.131056

Treatment of high ammonia anaerobically digested molasses wastewater using aerobic granular sludge reactor

2024· article· en· W4400110991 sur OpenAlexafffund
Xin Zou, Yiduo Yao, Mengjiao Gao, Y. Zhang, Hengbo Guo, Yang Liu

Notice bibliographique

RevueBioresource Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCity of CalgaryNational Research Council CanadaChina Scholarship CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésDenitrificationWastewaterChemistryThiobacillusAnaerobic digestionHeterotrophAutotrophPulp and paper industrySewage treatmentEnvironmental chemistryWaste managementNitrogenEnvironmental engineeringEnvironmental scienceMethaneBacteriaBiologySulfur

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study addressed the treatment of high ammonia, low biodegradable chemical oxygen demand (bCOD) anaerobically digested molasses wastewater, utilizing an aerobic granular sludge (AGS) reactor. The AGS achieved 99 % ammonia removal regardless of the bCOD supplementation. By adding low ammonia (<60 mg/L), high bCOD raw molasses wastewater (before anaerobic digestion) as a carbon source, enhanced nitrogen removal, increasing from 10 % to 97 %, and improved sludge settleability via bio-induced calcite precipitation were observed. Functional genes prediction suggested two potential denitrification pathways, including heterotrophic denitrification by Paracoccus and Thauera, and autotrophic denitrification, specifically sulfide-oxidizing autotrophic denitrification by Thiobacillus. An increase in the relative abundance of microorganisms involved in heterotrophic denitrification was observed with the addition of high bCOD raw molasses wastewater. Consequently, incorporating raw molasses wastewater into the AGS presents a sustainable approach to achieve mixotrophic denitrification, maintain stable granular sludge and ensure stable treatment performance when treating anaerobically digested molasses 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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