Ammonia removal and nitrogen preferences evaluation of indigenous Malaysian microalga Halamphora sp. on white shrimp Penaeus vannamei wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Ammonia is ubiquitous in aquaculture systems and its removal is important for maintaining water quality and the health of the cultured animals. Microalgae are effective at removing ammonia from water, but the effectiveness of different microalgae species may vary. In this study, indigenous Malaysian microalgae isolated from shrimp ponds were screened for their ability in removing ammonia from synthetic culture media. The most efficient microalga’s nitrogen preferences and its growth and nitrogen removal in the early and late stages of shrimp culture wastewater were explored. It was found that four microalgae species namely Halamphora sp. BpSpD2, Chaetoceros sp. BpSpD3, Chlorella sp. BpSpG3 and Desertifilum sp. BpSpC1 were able to eradicate ammonia after 14 days of cultivation. Further investigation showed that Halamphora sp. BpSpD2 was able to remove 100 % ammonia within 5 days of culture. The nitrogen preferences of Halamphora sp. BpSpD2 indicated a preference for ammonia over nitrate as evidenced by the higher growth and removal efficiency of the treatments. Nitrogen removal efficiency of over 70 % was observed in treating 4 to 12 mg L-1 of TAN and nitrate. When tested in shrimp-cultured wastewater, Halamphora sp. showed a higher growth and 100% ammonia removal efficiency in the late stage of shrimp-culture wastewater. It also effectively removed 59% to 80% of nitrogen throughout both the early and late stages of shrimp culture wastewater. The results suggested that the microalga Halamphora sp. BpSpD2 has a significant potential to treat the effluent of an aquaculture system containing high concentrations of ammonia and nitrate.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».