Exploring the impact of granular activated carbon on anaerobic digestion: Insights into microbial cross-feeding mechanism
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».