Impact of petroleum versus bio-based nano/microplastics on fermentative biohydrogen production from sludge
Notice bibliographique
Résumé
Biohydrogen production via dark fermentation offers a promising route for waste-to-bioenergy. The impact of emerging contaminants like microplastics (MPs) and nanoplastics (NPs) in the waste on fermentative hydrogen production has not been thoroughly examined. Notably, a systematic comparison between petroleum-based and bio-based MPs/NPs in the hydrogen fermentation process has not yet been explored. We investigated the effects of petroleum-derived polyethylene MPs, polyvinyl chloride MPs, polystyrene NPs, and bio-based polyhydroxy butyrate and polylactic acid MPs, at low and high concentrations, on hydrogen production from primary sludge. Inhibition of hydrogen production ranged from 8.2% to 82.4%, with high concentrations of petro-based MPs/NPs causing more significant inhibition. Bio-based MPs exhibited lower inhibition compared to petro-based MPs/NPs. PsNPs at 0.3 mg/L exhibited the highest inhibition, accompanied by the highest increase (77.3%) in reactive oxygen species compared to the control. High levels of MPs/NPs increased extracellular polymeric substance production, indicating a protective response to toxicity. These findings highlight the importance of studying how emerging MPs/NPs pollutants in wastewater sludge impact fermentative hydrogen production and sludge properties. • Impact of micro/nanoplastics (MPs/NPs) on dark hydrogen fermentation is studied. • Effects of petroleum-based and bio-based MPs/NPs studied at varying concentrations. • Petro-MPs showed increased inhibition at high concentrations; bio-MPs did not. • Polystyrene NPs at a high level showed the most inhibitory effect. • Reactive oxygen species formation in fermentation is the key inhibitory mechanism.
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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) | 0,001 | 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 ».