Advances in membrane bioreactor for landfill leachate treatment: A review of characterization, challenges, and novel configurations
Notice bibliographique
Résumé
Landfill leachate (LFL) is a complex wastewater that poses a serious environmental threat for the public health, owing to the toxic and recalcitrant nature of its components. Hence, an effective treatment is imperative before being discharged into the environment. To ensure an appropriate treatment, a thorough comprehension of LFL physico-chemical properties is essential. In addition to conventional contaminants such as chemical oxygen demand, biochemical oxygen demand, solids, ammonia, metals, recent studies have reported the presence of dissolved organic matter (DOM) and emerging contaminants such as bisphenols, PFAS, xenobiotics in trace concentrations. While conventional detection techniques are chemical and time consuming and reveal limited information regarding DOM, spectroscopic techniques such as UV–visible spectroscopy, Fourier-transform ion cyclotron resonance mass spectrometry, excitation emission matrix fluorescence spectroscopy are comparably more efficient, and effective. Furthermore, the conventional MBR has shown lower efficiency for treating old LFL and removal of heavy metals, phosphorus, micropollutants and recalcitrant. However, novel configurations in MBR such as high-retention MBRs (nanofiltration-MBR, osmotic MBR, and membrane distillation bioreactor), and electrochemical MBR are more effective alternatives with excellent removal efficiencies of micropollutants, and pharmaceuticals. One of the major limitations in MBR is membrane fouling which reduces the lifetime of membrane and in turn increases the operational cost of MBRs. Novel strategies such as electrically or mechanically assisted scouring, chemical cleaning, enzymatic treatment and the development of novel nanomaterial-based membranes have been proposed to mitigate membrane fouling in MBRs. Further, it is essential to decipher the microbial dynamics in MBR which facilitates contaminant removal by using genome sequencing tools and understand the economic and environmental aspects of MBR. • A state-of-the art review of MBR for treating LFL is provided. • UV–VIS, 3D-EEM, PARAFAC, and FT-ICR-MS are novel methods for LFL characterization. • High-retention MBRs and electro-MBR show excellent removal of emerging contaminants. • Membrane fouling mitigation strategies are discussed. • Application of genomic sequencing to optimize MBR is extensively detailed.
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 | 0,000 | 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 ».