MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405564308 · doi:10.1016/j.clce.2024.100144

Valorization of waste aerobic granular sludge: Exploring the recovery of tyrosine, phenylalanine, and other high-value products

2024· article· en· W4405564308 sur OpenAlexafffund
Mehdi Mohammadpour, Sandra Ukaigwe, Musa Manga, Oliver Terna Iorhemen

Notice bibliographique

RevueCleaner Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésPhenylalanineTyrosineWaste managementValue (mathematics)Environmental scienceBusinessChemistryPulp and paper industryMathematicsAmino acidEngineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Methane content of aerobic granular sludge (AGS)-derived biogas is 56.7–59.5 %. • Phosphorus recovery is via EBPR & phosphorus precipitation within the granule matrix. • Aerobic granules typically contain approximately 20–30 % ALE. • Optimization required for enhanced biosynthesis of tyrosine and phenylalanine. • Efficient and environmentally friendly recovery protocols are required. The aerobic granular sludge (AGS) biotechnology has emerged as a compact, sustainable, resilient, and highly efficient technology for wastewater treatment. Beyond wastewater treatment, AGS provides significant potential for resource recovery, aligning with circular economy principles. This review explores the recovery of six key resources from AGS systems: phosphorus, alginate-like exopolysaccharides (ALE), tryptophan, tyrosine, phenylalanine, and biogas. Phosphorus recovery pathways include enhanced biological phosphorus removal, biologically induced precipitation as hydroxylapatite (Ca 5 (PO 4 ) 3 (OH)), and struvite (MgNH 4 PO 4 ·6H 2 O) formation. ALE extraction techniques and optimization strategies are examined for their industrial applications. Biogas production from waste granules can be improved through co-digestion and pre-treatment methods such as steam explosion. Tryptophan production in the aerobic granule matrix can be enhanced through optimized operational parameters, while extraction and quantification are achieved using high-performance liquid chromatography. Tyrosine and phenylalanine, recently identified in the aerobic granule matrix, have a wide range of industrial applications including feed and food supplement, production of medicines, in agriculture for postharvest preservation, and as a raw material for other chemical products. Their biosynthesis in the aerobic granule matrix can be enhanced via process optimization and approaches such as quorum sensing. Addressing current AGS challenges such as extended start-up times when using low-strength wastewater and operational issues with industrial wastewater is critical for maximizing AGS performance. AGS exemplifies innovative biotechnology for sustainable wastewater treatment and resource recovery, leading the way to attaining a circular economy in wastewater management.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,180
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCleaner Chemical EngineeringMême sujetWastewater Treatment and Nitrogen RemovalTravaux en français237 207