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Enregistrement W4412440297 · doi:10.1016/j.jece.2025.118012

Exploring the impact of granular activated carbon on anaerobic digestion: Insights into microbial cross-feeding mechanism

2025· article· en· W4412440297 sur OpenAlexafffund
Yingdi Zhang, Carlo Bais, Yiyang Yuan, Qi Huang, Lei Zhang, Meng Wang, Yang Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of environmental chemical engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsQueensland University of Technology
Mots-clésMechanism (biology)Digestion (alchemy)ChemistryMicrobial population biologyAnaerobic digestionEnvironmental chemistryFood scienceBiologyBacteriaChromatographyMethane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbial metabolite cross-feeding significantly influences microbial communities by modulating microbial interactions within bioreactors, yet our understanding of these processes remains limited. This study operated two laboratory-scale up-flow anaerobic sludge blankets (UASB) for 300 days to explore the effects of granular activated carbon (GAC) addition on cross-feeding. The incorporation of GAC increased methane production from 3.6 ± 0.5–4.5 ± 0.5 g CH 4 -chemical oxygen demand (COD)/d in the UASB when OLR was 2.5 g COD/L reactor/d (p < 0.05, n = 86). Effluents from both UASBs were collected and subsequently fractionated into two relative molecular mass (Mᵣ) groups—greater than 5000 and less than 5000—to investigate active microbial metabolites and cross-feeding mechanisms. This threshold was selected because it reliably distinguishes low-molecular-weight microbial metabolites from larger macromolecules. Notably, the filtrate with a M r below 5000 from the GAC-amended UASB significantly improved methane production by 18 % compared to the control. The > 5000 Mᵣ filtrate also showed an approximate 11 % increase in methane production. The effluent from the non-GAC UASB showed a modest enhancement of 2–6 % compared to the control. These results indicate that GAC-induced biosynthesis and cross-feeding of active metabolites significantly enhance anaerobic digestion efficiency and stability. This study highlights the critical role of microbial metabolites in modulating microbial interactions and boosting biomethane yield. • GAC addition increases methane production by 25 % in UASB reactors. • GAC enhances microbial cross-feeding through biosynthesis of key metabolites. • Small molecular weight metabolites drive improved anaerobic microbial activity. • Novel insights into optimizing biogas production via GAC-induced metabolite synthesis.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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