Bioremediation of Microplastics in Wastewater Treatment Plants: A Sustainable Approach
Notice bibliographique
Résumé
Microplastics (MPs) are emerging contaminants of growing concern in wastewater treatment plants (WWTPs), which serve as both critical sinks and inadvertent sources of these persistent pollutants. This chapter explores the potential of bioremediation as a sustainable strategy for MP removal, critically examining microbial and enzymatic degradation pathways across different stages of WWTPs. It synthesizes current knowledge on bacteria, fungi, algae, and higher eukaryotes capable of MP degradation while emphasizing their relevance within the operational context of biological treatment, tertiary polishing, and sludge stabilization units. Key strategies such as bioaugmentation, biostimulation, and enzyme-assisted treatment are evaluated with case studies and conceptual models, highlighting integration challenges related to retention time, biodegradation efficiency, and ecological compatibility. Advanced configurations like enzymatic membrane reactors and hyperthermophilic composting are presented as promising yet underexplored solutions. The chapter concludes with a critical reflection on the limitations of current bioremediation efforts, advocating for pilot-scale testing, microbial consortia engineering, and techno-economic assessments to enable scalable application in WWTPs. This comprehensive synthesis provides both foundational insights and forward-looking perspectives on deploying biotechnology for MP mitigation in engineered wastewater systems.
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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 ».