Direct development of microalgae-bacterial granular sludge system by seeding pre-made microalgae-dewatered sludge granules: Performance and mechanism analysis
Notice bibliographique
Résumé
Microalgae-bacterial granular sludge (MBGS) process has great potential in achieving carbon neutrality and energy neutrality, but rapidly cultivating MBGS remains challenging. To address this challenge, this study proposes a new strategy to develop MBGS systems using pre-made granules from microalgae and dewatered sludge. The results indicate that using pre-made microalgae-dewatered sludge granules (M-DSG) as inoculants can directly develop MBGS system, with M-DSG maintaining a relatively stable granular structure, and ultimately achieving pollutant removal efficiencies of 94.0% for chemical oxygen demand (COD), 99.7% for ammonium nitrogen (NH 4 + -N), and 86.0% for total inorganic nitrogen (TIN). Extracellular polymeric substances (EPS) play a dominant role in maintaining the structure of granules, while filamentous bacteria/algae provide additional reinforcement. The adhesion of microalgae to granules possibly relies on polysaccharides in tightly bound extracellular polymeric substances (TB-EPS) and proteins in loosely bound extracellular polymeric substances (LB-EPS). Microbial community analysis reveals that the target algae ( Chlorella ) remain the primary algae, and heterotrophic nitrifying bacteria (HNB) and denitrifying bacteria are enriched.
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 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) | 0,000 | 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 ».