Wastewater Denitrification with Solid-Phase Carbon: A Sustainable Alternative to Conventional Electron Donors
Notice bibliographique
Résumé
Nitrate pollution in aquatic environments poses significant environmental and public health issues, mostly due to industrial activities and agricultural runoff. Biological denitrification, the favored method for removing nitrates, typically needs an external carbon source to support microbial processes. Traditional electron donors like methanol, ethanol, and acetate are effective but introduce economic, environmental, and operational challenges such as cost variability, flammability hazards, and excessive residual organic material. Recently, solid-phase carbon sources—like biodegradable polymers and organic agricultural waste—have shown promise as alternatives because they allow for controlled carbon release, improved safety, and enhanced long-term sustainability. This review systematically examines the performance of solid-phase carbon in wastewater denitrification by analyzing peer-reviewed studies and experimental data. The findings suggest that solid-phase carbon sources, including polycaprolactone (PCL) and polyhydroxyalkanoates (PHA), offer stable and extended carbon release, ensuring consistent denitrification effectiveness. Nonetheless, challenges remain, including optimizing biofilm development, balancing carbon availability, and reducing operational costs. Furthermore, the review emphasizes the potential for integrating machine learning in process optimization and highlights the need for more research to enhance the economic viability of these materials. The findings confirm the practicality of solid-phase carbon sources for extensive wastewater treatment and their capability to sustainably address nitrate contamination.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».