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Enregistrement W4413048859 · doi:10.1016/j.biortech.2025.133110

Impact of microbial entrapment on sulfate-reducing bacteria performance and stability with temperature disturbances

2025· article· en· W4413048859 sur OpenAlexfundno aff
Nicholas Gurieff, Adrian Oehmen

Notice bibliographique

RevueBioresource Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRio Tinto
Mots-clésEntrapmentBacteriaSulfateChemistryStability (learning theory)Biochemical engineeringPulp and paper industryFood scienceMicrobiologyBiologyEngineeringComputer scienceMedicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sulfate-reducing bacteria (SRB) can treat Acid and Metalliferous Drainage (AMD); however, process stability is challenging. This study evaluated microbial entrapment technology as an alternative solution by entrapping SRB in a porous hydrogel matrix, creating a stable microenvironment, while allowing diffusion of nutrients and gases. Two sequencing batch reactors (SBRs) were operated over 210 days: one with entrapped SRB (ESRB) and the other with non-entrapped SRB. The ESRB system exhibited greater sulfate reduction efficiency and operational resilience. It maintained rates of 0.71 ± 0.06 and 0.86 ± 0.05 g SO 4 2− /L/day during two 25-day operational periods with temperature drops from 24 °C to 15 °C. The non-entrapped SRB system dropped to 0.00 ± 0.00 and 0.12 ± 0.03 g SO 4 2− /L/day, respectively. Microbial community analysis revealed an increased proportion of SRB in the ESRB system. Compression tests and OD 600 confirmed bead integrity and biomass retention. This study supports the applicability of ESRB for AMD 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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