Anaerobic digestion bacteria algae (ADBA): A mathematical model of mixotrophic algal growth with indigenous bacterial inhibition in anaerobic digestion effluent
Notice bibliographique
Résumé
• A kinetic model for algal mixotrophic growth in anaerobic digester effluent. • The interaction between algae and bacteria was analyzed using the model. • The dilution and sterilization of wastewater showed better algal growth. • The process was optimized with varying nutrients and operating conditions. A comprehensive kinetic model called anaerobic digestion bacteria algae (ADBA) was developed to describe and predict the complex algae-bacterial system in anaerobic digestion (AD) wastewater under mixotrophic growth conditions. The model was calibrated and validated using the experimental growth data from cultivating the algae ( Chlorella vulgaris CA1) with its indigenous bacteria in Blue Green 11 (BG-11) media and different combinations of sterilized, diluted, and raw AD effluent. Key parameters were obtained, including the distinct maximum growth rate of algae on CO 2 ( μ a , C O 2 , 1.23 per day) and organic carbon ( μ a , OC , 3.30 per day), the maximum growth rate of bacteria ( µ b , 1.20 per day), along with two noble parameters, i.e., the algae-bacteria interaction exponent ( n , 0.03) and the growth inhibition coefficient ( a e = 30 000 mg/L per AU) due to effluent turbidity. The model showed a good fit with an average R 2 = 0.90 in all cases adjusted with 25 kinetic parameters. This was the first model capable of predicting algal and bacterial growth in AD effluent with their competitive interactions, assuming shifting growth modes of algae on organic and inorganic carbon under light. It could also predict the removal rate of substrate and nutrients from effluent, light inhibition due to biomass shading and effluent turbidity, mass transfer rate of O 2 and CO 2 from gas phase to liquid phase, and pH-driven equilibrium between dissolved inorganic carbon components (CO 2 , HCO 3 – , and CO 3 2– ). Algal growth in the strongly buffered AD effluent resulted in odor removal, turbidity reduction, and the removal of ∼80% of total ammonium-nitrogen and 90% of organic carbon. In addition to process parameter prediction, this study offered a practical solution to wastewater treatment, air pollution, and nutrient recycling, ensuring a holistic and practical approach to ecological balance.
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 | 0,001 | 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 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 ».