Enhanced Denitrification and Microbial Mechanism in Secondary Effluent Treatment Using Combined Iron–Carbon Microelectrolysis and Deep Bed Filters
Notice bibliographique
Résumé
This study developed an innovative system coupling iron–carbon microelectrolysis with a deep bed denitrification filter (DBDF) for the advanced treatment of secondary effluent. The key innovation lay in revealing the synergistic pollutant removal mechanisms through microbial community succession and metabolism pathway enhancement. Results showed that the effluent concentrations of total nitrogen, nitrate, and total phosphorus were stabilized below 2.5, 0.55, and 0.25 mg/L, and 41.05% of chemical oxygen demand was removed. Microorganisms in the microelectrolysis column (MEC) and DBDF all varied with the change of reactors height. The dominant genera in the MEC were Dechloromonas, Dechlorosoma, and uncultured_bacterium_f_Rhodocyclaceae, and the abundance of NO 3 – dependent Fe oxidizing Dechloromonas reached 20.15% at sampling point I. Acinetobacter, Hydrogenophaga, uncultured_bacterium_f_Rhodocyclaceae, Flavobacterium, and Thauera were the dominant genera in the DBDF. The pathways of N metabolic, carbohydrate metabolism, and energy metabolism all maintained high abundance in the combined process.
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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) | 0,000 | 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 ».