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Enregistrement W4408748724 · doi:10.1002/wer.70059

Maximizing the efficiency of single‐stage partial nitrification/Anammox granule processes and balancing microbial competition using insights of a numerical model study

2025· article· en· W4408748724 sur OpenAlexafffund
Ahmed Elsayed, Taeho Lee, Younggy Kim

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésAnammoxChemistryPopulationAmmoniaSaturation (graph theory)NitriteReaction rate constantBacterial growthOxygenEnvironmental chemistryBacteriaNitrogenKineticsDenitrificationBiologyBiochemistryDenitrifying bacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Granulation is an efficient approach for the rapid growth of anaerobic ammonia oxidation (Anammox) bacteria () to limit the growth of nitrite‐oxidizing bacteria (). However, the high sensitivity of Anammox bacteria to operational conditions and the competition with other microorganisms lead to a critical challenge in maintaining sufficient population. In this study, a one‐dimensional steady‐state model was developed and calibrated to investigate the kinetic constants of growth and mass transport in individual granules, including the liquid film. According to the model calibration results, the range of the maximum specific growth rate constant of () was 0.033 to 0.10 d−1. In addition the other kinetic constants of were 0.003 d−1 for decay rate constant (), 0.10 mg‐O2/L for oxygen half‐saturation constant (), 0.07 mg‐N/L for ammonia half‐saturation constant (), and 0.05 mg‐N/L for nitrite half‐saturation constant (). The model simulation results showed that the dissolved oxygen of about 0.10 mg‐O2/L was found to be optimal to maintain high population. In addition, minimal COD concentration is required to control heterotrophs () and improve ammonia oxidation by ammonia‐oxidizing bacteria (). It was also emphasized that moderate mixing conditions ( 100 μm) are preferable to decrease the diffusion of oxygen to the deep layers of the granules, controlling the competition between and . A single‐factor relative sensitivity analysis (RSA) on microbial kinetics revealed that is the governing factor in the efficient operation of the single‐stage PN/A processes. In addition, it was found that nitrite concentration is a rate‐limiting parameter on the success of the process due to the competition between and . These findings can be used to enhance our understanding on the importance of microbial competition and mass transport in the single‐stage PN/A process. Practitioner Points A one‐dimensional steady‐state model was developed and calibrated for simulating the single‐stage partial nitrification/Anammox (PN/A) granule process. Moderate liquid films ( 100 μm) are preferable for better performance of Anammox growth in single‐stage PN/A processes. Moderate dissolved oxygen (DO 0.10 mg‐O2/L) is highly recommended for efficient growth of Anammox bacteria in single‐stage PN/A granulation. Minimal COD (COD 0) is preferable for successful operation of the single‐stage PN/A granule process. Nitrite concentration is a rate‐limiting parameter on the competition between Anammox and nitrite‐oxidizing bacteria in the single‐stage PN/A processes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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