Transition from sulfur autotrophic to mixotrophic denitrification: Performance with different carbon sources, microbial community and artificial neural network modeling

自养 反硝化 混合营养体 硫黄 环境科学 微生物种群生物学 人工神经网络 环境化学 碳纤维 生态学 异养 化学 环境工程 细菌 生物 材料科学 氮气 计算机科学 人工智能 有机化学 古生物学 复合材料 复合数
作者
Li Zhang,Hong Liu,Yunxia Wang,Qi Wang,Wentao Pan,Zhiqiang Tang,Yongzhi Chen
出处
期刊:Chemosphere [Elsevier BV]
卷期号:366: 143432-143432 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.chemosphere.2024.143432
摘要

To address the limitations inherent in both sulfur autotrophic denitrification (SAD) and heterotrophic denitrification (HD) processes, this study introduces a novel approach. Three carbon sources (glucose, methanol, and sodium acetate) were fed into the SAD system to facilitate the transition towards mixotrophic denitrification. Batch experiments were conducted to explore the effects of influencing factors (pH, HRT) on the denitrification performance of the mixotrophic system. Carbon source dosages were varied at 12.5%, 25%, and 50% of the theoretical amounts required for HD (18, 36, and 72 mg/L, respectively). The results showed distinct optimal dosages for each of the three organic carbon sources. The mixotrophic system, initiated with sodium acetate at 25% of the theoretical value, demonstrated the highest denitrification performance, achieving NO
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