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Enregistrement W4413981934 · doi:10.3390/membranes15090269

Modelling of Diffusion and Reaction of Carbon Dioxide and Nutrients in Biofilm for Optimal Design and Operation of Emerging Membrane Carbonated Microalgal Biofilm Photobioreactors

2025· article· en· W4413981934 sur OpenAlexafffund
Meilan L. Liu, Baoqiang Liao

Notice bibliographique

RevueMembranes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotobioreactorBiofilmCarbon dioxideDiffusionNutrientChemistryChemical engineeringEnvironmental sciencePulp and paper industryEnvironmental chemistryBiomass (ecology)BiologyEcologyBacteriaEngineeringOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biological performance and carbon dioxide (CO2) flux of the novel and emerging concept of a membrane carbonated microalgal biofilm photobioreactor (MC-MBPBR) for wastewater treatment were investigated using mathematical modelling in conjunction with the finite-difference method. A set of differential equations was established to model the performance of an MC-MBPBR. The impacts of CO2 partial pressure, wastewater characteristics, and biofilm thickness on the concentration profiles and fluxes of CO2 and nutrients (N and P) to the biofilm of the MC-MBPBR were systematically studied. The modelling results showed profound impacts of these parameters on process efficiency (CO2 transfer and N and P removals) and the existence of an optimal biofilm thickness for maximum CO2, N, and P fluxes into the biofilm. Penetration of CO2 through the biofilm into the bulk water phase might occur under certain conditions. An increase in gaseous CO2 and increased influent N and P concentrations led to higher CO2, N, and P fluxes. The optimal biofilm thickness varied with the change in wastewater characteristics and gaseous CO2 concentration. The modelling results were in relatively good agreement with experimental results from the literature. The proposed mathematical models can be used as a powerful tool to optimize the design and operation of the novel MC-MBPBR for wastewater treatment and microalgae cultivation.

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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,582

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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