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 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 | 0,000 |
| 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 ».