Anaerobic Digestion Performance and Microbial Community Structures in a Pilot‐Scale Up‐Flow Anaerobic Sludge Blanket (UASB) Treating Distillery Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Anaerobic digestion (AD) is a promising technology for treating high‐strength industrial wastewater while recovering biogas as a renewable energy source. In this study, a pilot‐scale up‐flow anaerobic sludge blanket (UASB) reactor, with a working volume of 225 L, was operated for 130 days to treat raw distillery wastewater. Three different types of distillery wastewater, including centrate, spent caustic, and other low‐strength process wastewater generated during operations (e.g., condensation water), were mixed to balance extreme pH levels and create conditions more suitable for AD. The UASB reactor demonstrated stable performance at an organic loading rate (OLR) of 10.0 kg COD/m3/day, achieving a COD removal efficiency of 86%. Average methane yield was more than 71% throughout the operation. Microbial community analysis revealed a significant increase in key syntrophic bacteria and methanogens, with Methanobacterium accounting for 55.8% of the archaeal population. Network and Mantel analyses indicated that syntrophic partnerships play a crucial role in enhancing AD of distillery wastewater under high OLR conditions. Overall, the UASB reactor exhibited high process stability, highlighting its potential for large‐scale application in distillery wastewater treatment.
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 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 | 0,000 | 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 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 ».