Integrate bubble flotation and intermittent microbubble-enhanced cold plasma activation for scalable disinfection of food processing wastewater
Notice bibliographique
Résumé
• Clean plasma-bubble approach remove Gram-(+/-) in complex water matrices. • Pretreatment flotation reduces turbidity (66%), non-targeted organics (57%) in wastewater. • Intermittent MB-CPA led 6-log E. coli removal in meat-processing wastewater. • Complete inactivation of antibiotic-resistant pathogens (MRSA) at 5.7-log reduction. • Integrated MB-CPA and flotation offer scalable disinfection of complex wastewater. The food processing industry is one of the largest global consumers of potable water, generating vast volumes of pathogen-rich wastewater that pose significant treatment challenges. Cold plasma activation has emerged as a promising technology for water disinfection; however, scalability remains a critical limitation. In this study, we address this challenge by developing an integrated approach that combines flotation-based pre-treatment with intermittent microbubble-enhanced cold plasma activation (MB-CPA) for effective disinfection at varying scales. The pre-treatment step significantly reduces turbidity (∼66 %) and organic load (∼57 %) in wastewater, minimizing interference during disinfection. The novel intermittent MB-CPA technique then enables enhanced antibacterial action, achieving ∼6-log CFU/mL reduction of Gram-positive, Gram-negative, and antibiotic-resistant bacteria in both simulated and real wastewater, with a 1.3-fold increase in efficacy against E. coli compared to continuous CPA. Rapid inactivation was achieved in 10–15 min, with successful scale-up from small volumes (0.5–3.5 L, ∼ 5.7-log CFU/mL reduction) to larger volumes (10 L, ∼ 5-log CFU/mL reduction), and a strong linear relationship (R 2 = 0.96) between volume and exposure time highlights the scalability and feasibility of this method. This integrated system provides a transformative strategy for scalable, efficient disinfection in the meat processing industry, offering a viable solution to the critical challenge of scaling cold plasma-based water treatment for industrial applications.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».