计算机视觉辅助的分类和选择性培养高活性亚纳摩克斯颗粒的高活性亚纳摩克斯颗粒
Shi-Jun Li1, Haoran Li2, Hui-Min Fu3
1College of Environment and Ecology, Chongqing University, Chongqing 400045, China; State Key Laboratory of Analytical Chemistry for Life Science, School of Chemistry and Chemical Engineering, Chemistry and Biomedicine Innovation Center (ChemBIC), Nanjing University, Nanjing 210023, China.
Water research
|October 9, 2025
概括
对于废水处理至关重要的红色颗粒污泥显示出优异的去除能力. 一种新的计算机视觉分类方法隔离了这些活跃的红色颗粒,提高了处理效率和系统稳定性.
科学领域:
- 环境生物技术环境生物技术
- 废水处理工程 废水处理工程
- 微生物生态学 微生物生态学
背景情况:
- 无氧氨氧化 (anammox) 是废水处理中的一个关键的去除过程.
- 亚纳莫克斯污泥颗粒呈现出颜色变化 (黄色到红),红色颗粒显示出更高的活性.
- 目前的anammox系统需要对工程应用进行优化.
研究的目的:
- 开发一种方法来选择性地分离高活性红色阿纳莫克斯颗粒.
- 为了评估在anammox系统中排序红色颗粒的性能.
- 为了证明一个可扩展的战略,增强的去除.
主要方法:
- 利用计算机视觉和流体分类来隔离红色的anammox颗粒.
- 培养了分类的红色颗粒,并将其性能与未分类的颗粒进行了比较.
- 评估了去除效率,生物质扩散和系统稳定性.
主要成果:
- 计算机视觉辅助分类有效地分离了红色颗粒.
- 经过分类的红色颗粒显示出优异的去除和生物质增长.
- 用红色颗粒丰富的Anammox反应器显示出增强的稳定性和代谢活性.
结论:
- 计算机视觉辅助流体分类是一种可行的技术,用于丰富活跃的anammox颗粒.
- 这种方法加快了系统启动,并提高了去除性能.
- 该方法为可持续的废水处理提供了一个可扩展的解决方案.
