Investigation of process changes and microbial community dynamics to improve Ammonia removal in rotating biological contactors treating domestic and industrial wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Process changes, including installation of a flow splitter to equalize flow into two rotating biological contactors (RBCs) and an influent water pH adjustment, were implemented at a full-scale WWTF to improve ammonia removal. 16S rRNA amplicon sequencing and novel statistical methods were used to provide unique insight into the structure of microbial communities within the RBCs and their impact on ammonia removal before and after the process changes. RBC A met effluent ammonia targets throughout the study, while ammonia removal in RBC B improved after the process changes were initiated. The flow splitter was installed shortly before pH adjustments were made, and multiple linear regression analysis was used to isolate each process change to determine if the individual or the combined impact of these changes contributed to variations in ammonia removal. The flow splitter was primarily responsible for the improved ammonia removal, likely due to a decrease in flow into RBC B. The microbial communities were distinct between RBC A and RBC B, and while shifts in the microbial community occurred after flow equalization, these changes were minor and likely not the primary cause of increased ammonia removal. When treatment objectives are not met, utilities must respond quickly and often implement multiple process changes within a short time. Once treatment is optimized, it can be difficult to determine which process was primarily responsible for achieving effluent targets. This study highlights the role of advanced molecular tools and statistical techniques in identifying optimization strategies critical for improved treatment performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».