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Enregistrement W4400806945 · doi:10.3390/environments11070155

Heated Aeration for Nitrite-Oxidizing Bacteria (NOB) Control in Anammox-Integrated Membrane-Aerated Biofilm Reactors (MABR)

2024· article· en· W4400806945 sur OpenAlexafffund
Natalia Shiu, Hui Guo, Younggy Kim

Notice bibliographique

RevueEnvironments · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAerationBiofilmAnammoxOxidizing agentNitriteMicrobiologyChemistryBacteriaBiologyDenitrificationOrganic chemistryNitrateNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrient removal in conventional wastewater treatment systems is expensive due to the high aeration costs. An alternative method for effective and sustainable nitrogen removal in wastewater treatment is anaerobic ammonium oxidation (Anammox) implemented with other innovative technologies, such as membrane-aerated biofilm reactors (MABRs). A major challenge associated with the Anammox process is effective control of nitrite-oxidizing bacteria (NOB). High temperature operation in wastewater treatment systems can promote Anammox bacterial growth and inhibit NOB activity. This research aims to investigate the feasibility of integrating Anammox processes with a lab-scale MABR and to examine the effects of high temperature aeration supplied to MABR systems on Anammox bacterial growth and NOB suppression. Experimental results indicate that the membrane’s air permeability was a critical parameter for the successful operation of Anammox-integrated MABR systems due to its influence on the system’s dissolved oxygen concentration (0.41 ± 0.39 mg O2/L). The ammonia removal by AOB and Anammox bacteria was determined to be 7.53 mg N/L·d (76.5%) and 2.12 mg N/L·d (23.5%), respectively. High temperature aeration in MABRs with the Anammox process shows a promising potential for improving energy consumption and sustainable nitrogen removal in wastewater treatment systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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