Advanced Treatment of Landfill Leachate Induced Dissolved Organic Nitrogen (DON) and Its Influence on the Estuarine Algal Community
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Landfill leachate is a major source of refractory dissolved organic nitrogen (rDON), which can exacerbate eutrophication and harmful algal blooms in downstream aquatic ecosystems. This study evaluates the effectiveness of two advanced physicochemical treatments─Fenton oxidation and granular activated carbon (GAC) adsorption─for rDON removal from biologically treated landfill leachate blended with sewage, and their impacts on the estuarine algal (phytoplankton) community with in situ algal bioassays. Fenton oxidation achieved 52%–60% rDON removal by converting rDON into ammonium nitrogen (NH 4 + -N), enhancing its biodegradability and suitability for subsequent biological treatments. In contrast, GAC adsorption achieved higher removal efficiencies (86%–92%) by physically adsorbing nitrogenous species, including rDON and NH 4 + -N, without altering their chemical structure. We deployed in situ algal bioassays to analyze the impacts of advanced wastewater treatment processes on the algal growth dynamics. Bioassays revealed distinct effects on algal growth: Fenton treatment temporarily increased algal biomass due to elevated NH 4 + -N levels, while GAC treatment mitigated nutrient availability, inhibiting algal proliferation. While GAC was more effective overall, its regeneration requirements and associated costs pose applicability challenges. Fenton treatment is best suited as a pretreatment step to enhance rDON biodegradability.
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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) | 0,001 | 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 ».