Trace concentrations of graphene oxide and magnetic graphene oxide rescue anaerobic municipal sludge digesters under stress
Notice bibliographique
Résumé
• Long-term assessment of GO/MGO nanosheets on semi-continuous flow sludge AD tested. • GO/MGO nanosheets improved digester stability and microbial syntropy through DIET. • MGO improvement on AD stability was concentration dependent, linked to soluble iron. • At high organic loading, GO/MGO amended AD survived, but control (no GO/MGO) failed. • Semi-continuous AD results aligned with BMP assays validating BMP as screening tool. This study evaluated long-term performance of graphene oxide (GO) and magnetic GO (MGO) nanosheets in semi-continuous-flow anaerobic digestion (AD) of municipal sludge over 230 days. At organic loading rates (OLRs) of 2.6 and 3.4 g chemical oxygen demand (COD) fed /L/day, 20 and 200 mg/L of GO and MGO did not affect AD performance. However, at an OLR of 5.2 g COD fed /L/day, where control digesters failed, 20 and 200 mg/L of GO and MGO sustained biogas yields at 190 mL/g COD fed /day, similar to yields at lower OLRs (2.6 and 3.4 g COD fed /L/day). This performance persisted after the daily nanosheet replenishment stopped. Improvements were due to enhanced conductivity and microbial syntropy. The results showed a strong correlation with previous biochemical methane potential (BMP) assays, positioning BMPs as a predictive tool for continuous-flow AD performance. Overall, this study demonstrated potential of GO/MGO nanosheets to improve the stability and efficiency of AD systems under stress.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».