Summary
実験方法は、(100 L)小規模および大規模(千L)の性能を比較埋立排水の藻類の修復のために設計された原子炉をスケールするために提示されています。体積比、滞留時間、バイオマス密度、及び廃水供給濃度に対する表面積を含むシステム特性は、用途に基づいて調整することができます。
Abstract
実験方法は、廃水処理のために設計された2つの異なるサイズの反応器の性能を比較するために提示されています。本研究では、アンモニア除去、窒素除去および藻類の成長が埋め立て排水の藻類修復のために設計された小型(100 L)と大(千L)原子炉のペアのセットで8週間にわたって比較されます。小規模および大規模な反応器の内容物は、2つのスケールを横切る同等の初期条件を維持するために、それぞれの毎週の試験期間の開始前に混合しました。体積比、滞留時間、バイオマス密度、及び廃水供給濃度に対する表面積を含むシステム特性は、より良い両方のスケールで発生する条件を等しくするように調整することができます。ショート8週間代表期間中、開始アンモニア及び全窒素濃度は、それぞれ3.1から14 mgのNH 3 -N / L、及び8.1から20.1 mgのN / Lの範囲でした。処理システムの性能を評価しましたアンモニア及び全窒素を除去し、藻類バイオマスを生成する能力。 、アンモニア除去の平均値±標準偏差、全窒素の除去やバイオマス成長率は0.95±0.3 mgのNH 3 -N / L /日であった、0.89±0.3 mgのN / L /日、および0.02±0.03グラムのバイオマス/ L /日それぞれ。すべての船舶は、初期のアンモニア濃度とアンモニア除去率(R 2 = 0.76)との間に正の相関を示しました。実験室規模の実験データは、商業規模の生産値の予測に適している場合、異なるスケールの反応器で測定されたプロセス効率および生産値の比較が決定するのに有用であり得ます。
Introduction
より大規模なアプリケーションにベンチスケールデータの翻訳は、バイオプロセスの実用化における重要なステップです。小スケールの反応器システム、微生物の使用に焦点を当て、特にそれらの生産効率は、一貫してオーバー商業規模の装置1、2、3、4において発生効率を予測することが示されています。課題はまた、バイオ燃料の生産のために、例えば、化粧品、医薬品などの高付加価値製品を製造する目的のために、より大きなシステムに実験室規模から藻類およびシアノバクテリアの光合成培養のスケールアップに存在し、廃水処理のため。大規模な藻類バイオマス生産の需要はバイオ燃料、医薬品/栄養補助食品、および飼料5における藻類のための新興産業に成長しています。に記載の方法この原稿は、バイオマスの成長速度および栄養除去の光合成反応器システムの規模を増加させる影響を評価することを目的とします。ここで紹介するシステムは、埋立地浸出水の排水を修復するために藻類を使用しますが、様々な用途に適合させることができます。
大規模システムの生産効率は、多くの場合、小規模な実験を使用して予測されます。しかしながら、いくつかの要因は、スケールがバイオプロセスの性能に影響を与えることが示されているように、これらの予測の精度を決定するために考慮しなければなりません。例えば、ユンカー(2004)は30 Lからpilot-での実際の生産性や商業スケールがほとんど常に値が小さい用いて予測を下回ったことを示した19000 L、に至るまで、8つの異なるサイズの発酵リアクターの比較の結果を発表しました-scale研究4。電力、攪拌型、栄養品質、及びガス移送を混合容器次元の不等式は、であることが予測されました減少し、生産性4のための主要な原因。同様に、スケールが6増加すると、バイオマスの成長およびバイオマスに関連する製品は、ほぼ常に低減される藻類の成長炉に示されています。
生物学的、物理的、および化学的要因は異なる、より大きなスケール2、7よりも小さなスケールで微生物活性に影響を与えるこれらの要因の多くは、反応器の大きさに変化します。このような軌道池などの藻類のための最も本格的なシステムは、屋外で存在するので、考慮すべき一つの生物学的要因は、微生物種およびバクテリオファージが存在微生物種、したがっての微生物の機能を変更することができる周囲の環境から導入することができるということですシステム。微生物群集の活性はまた、光や温度などの環境要因に敏感になります。ガスと流体運動の大量転送があります微生物プロセスのスケールアップに影響される物理的な要因の例。小型炉の理想的な混合を達成することは簡単です。しかしながら、大規模化して、それは理想的な混合条件を設計することが課題となります。大きなスケールで、反応器は物質移動2にデッドゾーン、非理想的な混合、および還元効率を有する可能性が高いです。藻類は光合成生物であるため、ボリュームを増加させたときに、商業成長は、水の深さと表面積の変化に露光の変化を考慮しなければなりません。密度および/または低い物質移動速度を引き起こす可能性が高いバイオマスは、バイオマスの増殖の阻害8もたらし得るどちらのCO 2濃度の増大O 2濃度を減少させました。藻類の成長システムにおける化学的因子は、結果として、そのような溶解COなどのpH緩衝化合物の変化によって影響される水生環境2のpH動力によって駆動されます9に、生物学、物理的、および化学的要因の中の複雑な相互作用によって配合されます。
この研究は、調節し、二つの異なるスケールの血管の成長条件を比較するように設計された対の反応器システムを提供します。実験プロトコルは、浸出水処理や藻類の成長を定量化に焦点を当てて。しかし、そのような時間をかけて微生物群集の変化や藻類のCO 2隔離の可能性として他のメトリックを監視するように適合させることができます。ここに提示プロトコルは浸出水処理システムにおける藻類増殖および窒素除去にスケールの影響を評価するために設計されています。
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Protocol
1.システムのセットアップ
注:「ペアリングシステムは、「1水槽と並行して実行1軌道池を指します。
- 1対になったシステムでは、大規模な容器用のパドルホイールミキサーで、小規模な容器のためのオーバーヘッドミキサーで1 100 L水槽タンク(AT)、および1千L軌道池(RWP)を使用します。このシステムで使用される容器は、図1に描かれています。
- 同じ藻類培養物を、すべての血管を接種します。一度タンクや池10でフルボリュームに希釈していない未満0.1グラム/ Lの最終濃度で、その結果、接種の高密度を使用してください。それは、このステップのための十分な藻類を成長させるために(数週間から数ヶ月)かなりの時間がかかる場合があります。
- 栄養源として未処理の埋立地浸出水を使用してください。主に国内の廃棄物を受け入れ、毒素の低レベルを持っている埋立地から採取した浸出水を使用してください。浸出水のための組成分析は、埋立地から利用可能であるべきです。 T彼は、各タンクや池で使用される浸出水の量廃水の強さによって異なりますが、最終的なアンモニア濃度は5-75 mgのNH 3 -N / Lを測定する必要があります。
- 60 Lの作業量で100 L水槽タンクを起動し、600 Lの作業容量を持つ軌道池。この研究は、水槽タンク内の水の約1 L浸出液59でL、および軌道池の水の590 Lで10 L浸出液を始めています。この研究の過程で使用される浸出水の濃度を高めます。
水槽と軌道池の1例を図。水槽(A)と軌道池(B)の例が示されています。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
- 3週間の油圧保持時間半バッチ反応器のような水槽タンクと軌道池を操作します。各サンプリング期間は1週間に及びます。
- 各容器から125 mLのサンプルを取ります。これは、週のサンプルの始まりです。セクション3.1-3.3 のサンプル分析プロトコルに従って試験サンプル。
- 週の終わりには、分析のために各容器から125 mLのサンプルを取ります。終了の週のサンプルが採取された後、軌道池に水槽のボリューム全体を空にします。
- 週に一度、軌道池に水槽のボリューム全体をポンプ。
- 軌道池から(3週間の平均油圧保持時間のための)ボリュームの3分の1を削除します。水と未処理の浸出水で除去ボリュームを交換してください。
- バック水槽に軌道池から約60 Lを転送します。これは確実に水族館日焼けkおよび軌道池は毎週同じ栄養素および生物学的な条件で開始されています。
- 来週の開始条件の分析のために全ての血管から125 mLのサンプルを取ります。
3.サンプル分析
- テストのすべての-週初め-とアンモニア-N、硝酸塩-N、亜硝酸-N、およびバイオマス密度のエンド・オブ・週サンプル。
- 0.45μmのフィルターを使用して、標準的な総懸濁固形物(TSS)プロトコル、ASTM-D5907によってバイオマスを測定します。
- 最初のろ紙を秤量した後、真空濾過装置を用いて試料の20~40ミリリットルをフィルタ。 1時間、またはバイオマス/濾紙の重量が変化しなくなるまで105℃のオーブン中でバイオマス/ろ紙を乾燥させます。
- バイオマス/ろ紙を計量し、ろ紙の初期質量を引きます。バイオマス密度を計算するために濾過容積でこの塊を割ります。重複11で実行します。
- アンモニアを測定し、硝酸塩、及び亜硝酸を分光光度法、分光光度計を使用して。
- アンモニア濃度を決定するために、商用の方法キットにサンプルの100μLを使用してください。製造業者のプロトコルを参照してください。
- 硝酸塩濃度を決定するために、商業法キットにサンプルの1ミリリットルを使用してください。製造業者のプロトコルを参照してください。
- 亜硝酸塩濃度を決定するために、商業法キットにサンプルを10mLを使用してください。製造業者のプロトコルを参照してください。
- 商業プローブとデータロガーを使用して、環境条件(気温、日射量、風速)商業気象ステーションを使用してだけでなく、タンク/池条件(水温、pH、溶存酸素)を監視します。製造業者のプロトコルを参照してください。
結果の4.統計分析
- 収集したデータは、統計的に正常であるかどうかを確認します。 QQプロット12を使用して、データセットの正常性を決定します
- それぞれピアソンのRまたは正常と非正常なデータのためのスピアマンのp、13を使用してパラメータ間の相関を決定します。初期アンモニア濃度は、初期の総窒素濃度、初期バイオマス濃度、アンモニア除去率、全窒素除去率、バイオマス増殖速度、およびすべての環境条件:相関パラメータは、少なくとも以下のパラメータを含むべきです。
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Representative Results
本研究の目的は、バイオマスの成長及び小規模および大規模な反応器内で成長した藻類培養物の栄養除去能力を比較することです。本研究では、その調査結果を複製するために、システム1とシステム2と呼ばれる、2対になったシステムを使用しています。これらの代表的な結果は、2016年最初の軌道の池はもともとフィラデルフィア、PA 14における屋外の池から供給藻類を接種し、4月まで8週間の期間、2月からのものです。この培養物を水槽中で高密度まで増殖させました。この接種は、RWP 0.12グラム/ Lのバイオマス密度をもたらしました。 2.5週間後、第二の軌道池や水槽タンクは約0.18グラム/ Lのバイオマス密度を開始し、その結果、接種しました。数週間後、すべてのATとRWPsは、すべての船舶の間で均一なバイオマス密度と微生物集団のために一緒に混合しました。上記で説明したように、通常の操作と監視が始まりましたプロトコル。
サンプル分析部15で説明したように開始と終了のパラメータは、週単位で測定しました。全ての船舶におけるバイオマス、アンモニア及び全窒素濃度の初期条件はそれぞれ、-N / L NH 3、0.2〜1.0グラム/ Lから3.1から14 mgの範囲であり、8.1から20.1 mgのN / L。各容器から記録された平均値と除去と成長速度の標準偏差を表1に示します。これらの条件は、すべてから、それぞれ、0.26から1.47 mgのN / L /日のバイオマス成長速度が得られ、アンモニアおよび-0.04-0.07グラム/ L /日の範囲の総窒素除去率、0.39から1.61 mgのN / L /日、 4隻。毎週の窒素除去率とシステム1とシステム2からのバイオマスの成長速度は、 図2に見ることができます。
フィギュア代表的な研究期間にわたる生産性の2.概要。アンモニア除去率(A)、全窒素除去率(B)、およびバイオマス成長率(C)は、それぞれ、上部、中央及び下部のパネルに示されています。システム1からの結果は右に、左、およびシステム2上に提示されます。水槽タンクと軌道池からの結果は、それぞれ、X、およびΔによってすべてのグラフで表されています。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
統計的相関はパラメータを比較し、可能性の傾向を識別するために使用しました。入力パラメータは、初期アンモニア濃度は、最初の硝酸濃度、初期の亜硝酸塩濃度は、初期の総窒素濃度、バイオマス濃度を開始、アンモニアREM楕円率、硝酸除去率、亜硝酸除去率、全窒素除去率、バイオマス増殖速度、水温、pH値。スピアマンのrho、ノンパラメトリック相関が、使用されたように、収集されたデータは、統計学的に正常ではなかったです。最強の有意な相関が、初期アンモニア濃度とアンモニア除去率(ρ= 0.90)の間でした。初期アンモニア濃度とアンモニア除去率との間の傾向は、図3に見ることができます。
図3:アンモニア濃度を開始する機能としてキープtogether.withinページ= "1"リットルレート:FOアンモニアremova。代表的な8週間にわたって全ての船舶からのデータが提示されています。トレンドラインR 2 = 0.76。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
アンモニア除去率(MGN / L) | 全窒素除去率(MGN / L) | バイオマス成長率(グラムバイオマス/ L) | |
RWP 1 | 0.95±0.36 | 0.79±0.38 | 0.013±0.029 |
RWP 2 | 1.08±0.30 | 1.01±0.21 | 0.034±0.036 |
水槽1 | 0.87±0.23 | 0.803±0.30 | 0.005±0.028 |
水槽2 | 0.88±0.33 | 0.94±0.22 | 0.015±0.019 |
表1は、 個体における生産速度の 平均 値±標準偏差船。
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Discussion
システムの性能:
8週間の試験の過程にわたって、システム内の小規模および大規模な容器の生産性を比較しました。この研究では、窒素とアンモニア除去速度及びバイオマスの成長速度は、処理システムの生産性の尺度として使用しました。システムは、毎週の個別の条件で運転した半バッチ式反応器として操作しました。代表的な結果は、システム動作の最初の8週間、しかし完全な研究は、環境条件の季節的変動を考慮するために、はるかに長い期間にわたって延長する占めます。
方法は、7日ごとに互いに対をなすシステム(小規模および大規模な容器)を混合するためのコール前述します。したがって、この期間における2つの尺度間の生産性の差は2サイズの容器内で異なる条件のみに依存します。例えば、原子炉の1で露光がsignifiある場合他に比べて少ないcantly、バイオマス成長率は大幅に異なるであろう。不完全な混合によるデッドゾーンは、2つのスケールとの間の任意の他の不一致条件と一緒に乏しい物質移動、変数CO 2またはpHは、ペアリングシステム内の血管の生産性の違いを引き起こす可能性があります。
一方、小規模な容器は、大規模な容器または両者の差異と同様の成長条件を作成する可能性がある各システムにおける小規模および大規模な容器の生産性の値は、等しい場合異なるスケール反応器は無視できるほどの生産性に影響を与えます。この状況では、小規模なシステムからの値は、おそらくフルスケールシステムにおける生産性の代表的な予測因子です。
このシステムの処理能力は、窒素を除去する能力に基づいて評価しました。すべての要因の間で統計的相関が強く、正の共同を明らかにしました出発アンモニア濃度とアンモニア除去率とrrelation(ρ= 0.90)。これと同じ正の相関が水槽タンク14で行われ、以前の研究で見られました。アンモニア除去率および出発アンモニア濃度との間のこの正の傾向はすべてRWPsとのATから収集されたデータを含む、 図3に見ることができます。 2容器の種類からの窒素除去率は、より多くのデータが収集された後、スケールに固有の傾向を識別するために比較することができます。
可変リアクトルパラメータ:
主要な反応器変数は体積比および滞留時間に対する表面積を含みます。反応器は、7日ごとに大小の血管の完全な混合物と、半バッチ様式で操作1/3全反応器システムのボリューム交換しました。本研究では、混合期間は1週間でしたが、2.3節で述べたように、この時間は、成長とNUTRに応じて変更することができました光合成培養のient消費率だけでなく、本格的なシステムの究極のアプリケーションです。音量を変更することによって変更することができる体積比表面積は、光合成生物のためのガスの物質移動速度ならびに露光に影響を与えます。
軌道池と、各システムの水槽タンクからボリュームが両方のスケールで開始条件、具体的に接種培養物は、同等であったことを確実にするために、毎週の初めに混合しました。 2つの容器の混合の間の時間の長さは、用途に基づいて変更することができます。ほとんどの藻が比較的遅い成長している微生物であるので、1週間を使用する必要があり、最短の時間として推奨されています。混合の間の時間の長い期間は、2つのスケール間の環境条件の小さな違いによる生産性のいくつかの変化を明らかにすることができます。微生物を可能にするスケールを混合する間、あまりにも多くの時間コミュニティは、その時点で、スケール間の比較はもはや反応器条件の正確ではないだろう、かなり発散します。 2つのスケールの混合の間の時間の長さを延長する場合であっても、生産性の違い(または差異の欠如)が有意であることを確認するために、いくつかの繰り返しを完了することが重要です。
体積比表面積は、作業量を調整することによって変更することができます。この比率は影響で、容器のうちガスの物質移動、並びに藻類がにさらされている光の量。容器の種類に応じて、容積比(SA:V)の表面積と体積の比に光露出表面積(LE-SAは:V)も異なっていてもよいです。 VとLE-SA:V等しくないガス移動が唯一のSAを意味し、水面を介して行われます、一方、本研究では水槽タンクの壁は、すべての側面に及び上部から光を可能にする、透明です。しかし、軌道池を使用します本研究では、不透明な壁を持っているので、SA:VとLE-SA:Vは同じです。
ボリュームへのスケールアップ、光露出表面積に着目すると(LE-SA:V)比は7、1重要です。高密度の藻類培養物は、水の最初の数センチを超え、最小限の光浸透になります。密な文化の連続混合と高LE-SA:V比は、全体的な露光量を増加し、より高い生産収率をもたらすべきです。連続混合もなるガスの質量移動で補佐官。小規模な容器が正確に完全な比較研究が行われる必要がある大規模な生産性を予測することを確認します。
原子炉の制約:
初めてこのシステムを設定し、動作させる場合の問題を引き起こす可能性がいくつかあります。まず、スケールアップ時の任意の容器中で藻類バイオマスの少なくとも0.1グラム/ Lを有することが非常に重要です。もし密度は、接種された藻類が急速に10オフに死んでしまう可能性が高い、低すぎます。第二に、このシステムは、アンモニアの高濃度を処理することができ、しかし、入力アンモニア濃度は、何週間14、16、17をかけてゆっくりと増加させなければなりません。本研究では、入力アンモニア濃度は非常に保守的な速度、10 MGN / L 3週間ごとのおおよその増加で上昇させました。すべての溶存窒素種をモニターしながら最後に、亜硝酸塩の濃度が低く保たれることが重要です。亜硝酸塩は高濃度の18で藻類や他の生物への毒性することができます。亜硝酸塩濃度は、150mgのN / Lを超えて増加した場合、追加のボリュームを除去し、有毒な亜硝酸塩濃度を希釈するために水に置き換える必要があります。
潜在的な用途:
この方法は、版に適用することができますライフサイクルアセスメント(LCAの)とフルスケール生産システムのテクノ経済分析(TEAS)で本格的な生産プロセスをシミュレートするために使用される入力データの正確性をIFY。多くの場合、小規模な研究からのバイオマス成長および栄養消費率は、スケールアップしたシステムの能力を過大評価します。それにもかかわらず、LCAの、紅茶の大部分は、フルスケールの技術19、20、21、22、23のそれらの推定のための本格的な生産の値を予測するために小規模な研究からの入力値を使用します。このように、小規模な研究からの結果を使用する前に、これらの結果は、フルスケールのシステムから期待することができるものの良い表現であることを確認すべきです。現在、大規模システムの予測的研究のためのデータを収集するための標準化された方法は存在しません。方法論は、ここで提示します確認試験として適用することができます。
本研究では、窒素除去及びバイオマスの成長は、治療の有効性を判定するための指標として用いました。このシステムは、簡単に、他の廃棄物の流れ(国内または農業廃水)など、他のアプリケーションのために適合(BOD、重金属、病原体の除去)他のパラメータについて監視、微生物群集の変化についての観察、または半バッチ反応器から変更することができます連続混合反応器システムに関する。これらの用途のいずれにおいても、ここで説明されたプロトコルは、ラボスケールおよび大規模システムを評価するために使用することができます。
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Disclosures
著者らは、開示することは何もありません。
Acknowledgments
著者は、彼らの知識と浸出水を共有するためのフェルトン、DEにSandtown埋立地に感謝したいと思います。
Materials
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Aquarium Tank | Any 100+ L aquarium tank with optically clear glass can be used | ||
RW 3.5 | MicroBio Engineering | Raceway Pond | |
Eurostar 100 digital | IKA | 4238101 | Overhead mixers |
Leachate | Sandtown Landfill | ||
Sampling Bottles | Nalgene | Plastic or glass, lab grade, 125-200 mL | |
Transfer Pumps | Garden type pump with drinking water quality hoses will be suitable | ||
AmVer Salicylate Test 'N Tube | Hach | 2606945 | High Range Ammonia Tests |
NitraVer X Nitrogen - Nitrate Reagent Set | Hach | 2605345 | High Range Nitrate Tests |
NitriVer 2 Nitrite Reagent Powder Pillows | Hach | 2107569 | High Range Nitrite Tests |
Hach DR2400 Spectrophotmeter | Hach | The DR2400 was discontinued, but any DR series Hach spectrophotometer can be used in this application. | |
EMD Microbiological Analysis Membrane Filters | Millipore | HAWG047S6 | 0.45 µm filters |
References
- Janssen, M., Tramper, J., Mur, L. R., Wijffels, R. H. Enclosed outdoor photobioreactors: light regime, photosynthetic efficiency, scale-up, and future prospects. Biotechnol. Bioeng. 81 (2), 193-210 (2003).
- Takors, R. Scale-up of microbial processes: impacts, tools and open questions. J. Biotechnol. 160 (1), 3-9 (2012).
- Sauer, M., Porro, D., Mattanovich, D., Branduardi, P. Microbial production of organic acids: expanding the markets. Trends in Biotechnol. 26 (2), 100-108 (2008).
- Junker, B. H. Scale-up methodologies for Escherichia coli and yeast fermentation processes. J. Biosci. Bioeng. 97 (6), 347-364 (2004).
- Brennan, L., Owende, P. Biofuels from microalgae-a review of technologies for production, processing, and extractions of biofuels and co-products. Renewable Sustainable Energy Rev. 14 (2), 557-577 (2010).
- Van Den Hende, S., Beelen, V., Bore, G., Boon, N., Vervaeren, H. Up-scaling aquaculture wastewater treatment by microalgal bacterial flocs: from lab reactors to an outdoor raceway pond. Bioresour. Technol. 159, 342-354 (2014).
- Hewitt, C. J., Nienow, A. W. The Scale-Up of Microbial Batch and Fed-Batch Fermentation Processes. Adv Appl Microbiol. 62, 105-135 (2007).
- Downton, W., Bishop, D., Larkum, A., Osmond, C. Oxygen Inhibition of Photosynthetic Oxygen Evolution in Marine Plants. Funct Plant Biol. 3 (1), 73-79 (1976).
- Pholchan, M. K., Baptista, J. dC., Davenport, R. J., Curtis, T. P. Systematic study of the effect of operating variables on reactor performance and microbial diversity in laboratory-scale activated sludge reactors. Water Res. 44 (5), 1341-1352 (2010).
- Richmond, A. Handbook of microalgal culture: biotechnology and applied phycology. , John Wiley & Sons. (2008).
- Clesceri, L. S., et al. Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater. , American Public Health Association. (1998).
- Statistics for Macintosh v.23.0. , IBM Corp. Armonk, NY. (2015).
- Devore, J. L. Probability and Statistics for Engineering and the Sciences. , Cengage Learning. (2015).
- Sniffen, K. D., Sales, C. M., Olson, M. S. Nitrogen removal from raw landfill leachate by an algae-bacteria consortium. Water Sci. Technol. 73 (3), 479-485 (2015).
- Paerl, H. W., Fulton, R., Moisander, P. H., Dyble, J. Harmful freshwater algal blooms, with an emphasis on cyanobacteria. Scientific World J. 1, 76-113 (2001).
- Abeliovich, A., Azov, Y. Toxicity of Ammonia to Algae in Sewage Oxidation Ponds. Appl. Environ. Microbiol. 31 (6), 801-806 (1976).
- Azov, Y., Goldman, J. C. Free ammonia inhibition of algal photosynthesis in intensive cultures. Appl. Environ. Microbiol. 43 (4), 735-739 (1982).
- Adamsson, M., Dave, G., Forsberg, L., Guterstam, B. Toxicity identification evaluation of ammonia, nitrite and heavy metals at the Stensund Wastewater Aquaculture Plant, Sweden. Water Sci. Technol. 38 (3), 151-157 (1998).
- Quinn, J. C., Davis, R. The potentials and challenges of algae based biofuels: a review of the techno-economic, life cycle, and resource assessment modeling. Bioresour. Technol. 184, 444-452 (2015).
- Liu, X., et al. Pilot-scale data provide enhanced estimates of the life cycle energy and emissions profile of algae biofuels produced via hydrothermal liquefaction. Bioresour. Technol. 148, 163-171 (2013).
- Van Den Hende, S., et al. Treatment of industrial wastewaters by microalgal bacterial flocs in sequencing batch reactors. Bioresour. Technol. 161, 245-254 (2014).
- Rawat, I., Kumar, R. R., Mutanda, T., Bux, F. Biodiesel from microalgae: A critical evaluation from laboratory to large scale production. Appl. Energy. 103, 444-467 (2013).
- Cloern, J. E. The relative importance of light and nutrient limitation of phytoplankton growth: a simple index of coastal ecosystem sensitivity to nutrient enrichment. Aquat Ecol. 33 (1), 3-15 (1999).