Experimentelle und numerische Untersuchung der Steady-State-Stabilität in einem biologisch abbaubaren Toluol-Biofilter

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 12510 (2022) Diesen Artikel zitieren

492 Zugriffe

1 Zitate

Details zu den Metriken

Verschiedene stationäre Zustände in einem biologisch abbaubaren Toluol-Biofilter wurden experimentell und numerisch untersucht. Experimentelle Ergebnisse zeigten, dass ein allmählicher Anstieg der Toluol-Einlasskonzentration über mehrere Wochen zu einer konstant niedrigen Auslasskonzentration führt, mit einem drastischen Anstieg bei einer Änderung der Einlasskonzentration von 7,7 auf 8,5 gm-3, was auf eine Änderung des stationären Zustands hinweist. Es wurde ein deutlicher und plötzlicher Abfall der Entfernungseffizienz von 88 auf 46 % beobachtet. Ein Modell, das Stickstoff- und Biomassedynamik einbezieht, sagte Ergebnisse voraus, die gut mit der Leistung des experimentellen Biofilters übereinstimmten, der Zeitpunkt des Konzentrationssprungs wurde jedoch nicht genau reproduziert. Ein Modell, das einen allmählichen Anstieg der Toluol-Einlasskonzentration von 0,272 gm−3 pro Tag annimmt, reproduzierte genau die experimentelle Beziehung zwischen Einlass- und Auslasskonzentration. Obwohl es Abweichungen zwischen experimentellen und simulierten Ergebnissen gab, wurde eine klare Bestätigung des Sprungs von einem stationären Zustand zum anderen gefunden.

Gasförmige Emissionen aus verschiedenen Industrieprozessen müssen wegen ihrer schädlichen Auswirkungen auf Mensch, Tier und Umwelt behandelt werden, bevor sie in die Umwelt gelangen. Abgasströme enthalten möglicherweise gefährliche Stoffe wie flüchtige organische Verbindungen (VOCs) oder Geruchsstoffe. Die Öl- und Gasindustrie sowie die chemische und pharmazeutische Industrie sind anthropogene Quellen solcher VOCs. Die Einhaltung strenger Gesetze kann eine Herausforderung darstellen, da jedes Abgasbehandlungssystem zuverlässig, nachhaltig und effizient sein muss. Physikalische und chemische Methoden werden in der Industrie angewendet, sind jedoch im Vergleich zu ihren biologischen Gegenstücken oft mit Nachteilen wie Betriebskosten und der Entstehung unerwünschter Nebenprodukte verbunden1,2,3,4. Die Behandlung verschmutzter Luft mittels biologischer Techniken ist bekannt und gut etabliert5,6,7,8,9,10,11. In einem Biofilter bauen Mikroben die interessierende Verbindung ab und produzieren Wasser, Kohlendioxid und Wärme2,4.

Eine Biofiltersimulation ermöglicht die Vorhersage des Verhaltens und der Effizienz eines Systems und ist ein wesentlicher Bestandteil der biologischen Luftreinhaltungsforschung der letzten Jahrzehnte. Es handelt sich um eine Hilfsmethode zur Unterstützung von Biofilterdesignern und -herstellern, da sie die biologische Wachstumskinetik mit der Reaktionstechnik verknüpft.

Ottengraf und Van Den Oever12 entwickelten 1983 eines der ersten Modelle. In ihrer Studie stimmten die experimentellen Ergebnisse gut mit einem Modell überein, das eine Stofftransferbegrenzung und eine Kinetik nullter Ordnung annimmt. Seitdem wurden in den letzten Jahrzehnten numerische Ansätze entwickelt, die manchmal durch experimentelle Daten der Biofilter- und Biofilmkinetik gestützt wurden13,14,15,16,17,18,19,20. Diese Modelle überwinden einige der Einschränkungen des Modells von Ottengraf und Van den Oever. Yan et al.21 untersuchten die Auswirkung der Porosität des Filterbetts auf die Entfernungseffizienz. Sie zeigten bei niedrigen Darcy-Zahlen (< 10–4) eine geringe Auswirkung (d. h. hohe Effizienz), während bei hohen Darcy-Zahlen die Porosität die Entfernungseffizienz erheblich beeinflusst. Woudberg et al.22 schlugen ein Modell im Porenmaßstab vor, um den Druckabfall eines Biofilters vorherzusagen. Die Vorhersage von Malakar et al.23 griff auf das ursprüngliche Modell von Ottengraf und Van Den Oever zurück, um die theoretische Eliminierungskapazität und die theoretische durchschnittliche Biofilmdicke in einem Toluol-Biofilter zu beschreiben. In dieser Studie wurde davon ausgegangen, dass der Biofilm statisch ist. Dorado et al.24 schätzten die kinetischen Parameter eines komplexeren Modells, das Biofilmdiffusion und Monod-Kinetik umfasste. In dieser Studie wurde auch davon ausgegangen, dass die Biofilmdicke statisch ist. Mit der kontinuierlichen Digitalisierung und zunehmenden verfügbaren Biofiltrationsdaten ist nun die Implementierung maschineller Lernansätze zur Vorhersage der Biofilterleistung möglich25.

In Süß und De Visscher26 wurde gezeigt, dass ein plötzlicher Abfall der Entfernungseffizienz (RE) möglicherweise eine Folge unterschiedlicher stationärer Zustände im Biofilm ist, wenn (1) die Schadstoffkonzentration einen Schwellenwert überschreitet und (2) Substratabbau und Substrat Die Hemmung folgt der Haldane-Kinetik. Allerdings sind die Dynamik und die Auswirkungen stationärer Zustände in einem Biofilm oder Biofilter, der gasförmige Verunreinigungen aerob behandelt, noch nicht vollständig verstanden, hauptsächlich weil bestehende Biofiltermodelle die dynamische Natur des Biofilmwachstums und -sterbens während der Biofiltration nicht berücksichtigen. In dieser Studie gehen wir davon aus, dass Biofilter von einem einzelnen stationären Verhalten zu einem Verhalten mit mehreren stationären Zuständen übergehen können, angetrieben durch das Wachstum der Biofilmdicke, wenn der Biofilter steigenden Schadstoffkonzentrationen ausgesetzt ist. Zu Beginn des Biofilterbetriebs sind Biofilme zu dünn, um mehrere stationäre Zustände anzuzeigen. Wenn Biofilme dicker werden, durchläuft der Filter eine Phase hoher Aktivität unter Bedingungen, bei denen ein zweiter stationärer Zustand niedriger Aktivität vorliegt. In diesem Stadium kann ein leichter Konzentrationsanstieg zum „Absturz“ des Biofilters führen, dh zum Abfall von der hohen Aktivität in den stationären Zustand mit niedriger Aktivität.

Um diese Hypothese zu testen, wurde ein Toluol-Biofiltrationsexperiment durchgeführt, wobei die Einlasskonzentrationen allmählich auf hohe Werte (> 10 g/m3) anstiegen, und ein Modell mit einer dynamischen Biofilmdicke entwickelt, die von der Stickstoffverfügbarkeit für das Wachstum von Biomasse auf Toluol abhängt.

Als Filterbett wurde eine sterilisierte Mischung aus Kompost und Holzspänen (Vol.-% 80/20) verwendet. In Tabelle 1 ist die Filterbettanalyse dargestellt. Die Analyse wurde von AGAT Laboratories durchgeführt. Chemikalien wie Toluol und Feststoffe für das Kultivierungsmedium wurden von Sigma Aldrich bezogen. Als Wachstumsmedium wurde ein angepasstes flüssiges BH-Medium17 verwendet, das 1 g L−1 KH2PO4, 1 g L−1 Na2HPO4, 0,5 g L−1 NH4NO3, 0,002 g L−1 FeCl3, 0,002 g L−1 MnSO4·2H2O enthielt , 0,2 g L−1 MgSO4·7H2O und 0,02 g L−1 CaCl·2H2O. Das Medium wurde vor der Verwendung sterilisiert.

Als einzige Kohlenstoffquelle wurde Toluol verwendet. Das Wachstumsmedium wurde zur Kultivierung eines Toluolabbauers, Nocardia sp.17, verwendet. Um zusätzliche Mikroorganismen in das Impfmittel einzubringen, wurde ein Luftstrom in die Serumflaschen geleitet. Nach 3 Tagen wurde die Ausplattierung der Zellen durchgeführt und Standardverfahren befolgt27. Es wurden zwei weitere Bakterienstämme gefunden. Diese beiden anderen Bakterien wurden auf ihre Fähigkeit getestet, Toluol als einzige Kohlenstoffquelle biologisch abzubauen, indem sie zunächst isoliert und dann in Serumflaschen mit Toluol als einziger Kohlenstoffquelle gezüchtet wurden. Es wurde kein mikrobielles Wachstum festgestellt, daher waren diese Mikroben nicht in der Lage, Toluol biologisch abzubauen. Daher wird angenommen, dass Nocardia sp. ist der einzige Toluol abbauende Mikroorganismus in der Mischung und die anderen Stämme waren autotrophe Bakterien. Es wurde keine weitere Charakterisierung der Mikroben durchgeführt. Nocardia sp. Toluol abbauende und zwei nicht Toluol abbauende Mikroben wurden bei Umgebungstemperatur (21–22 °C) in Serumflaschen kultiviert, die mit einem Butylkautschukseptum und einer Aluminiumbördelung verschlossen waren.

Die Toluol-Biofiltrationsexperimente wurden in einem Biofilter im Labormaßstab mit einer Packung wie oben beschrieben durchgeführt, der mit 100 ml Impfmittel (OD650 etwa 0,2) beimpft war. Die Säule bestand aus Polycarbonat mit einer Gesamthöhe von 63 cm und einem Innendurchmesser von 10 cm. Am Boden wurden Glasperlen in einer Höhe von 5 cm und eine 1 cm große perforierte Plexiglasplatte verwendet, um den einströmenden Gasstrom gleichmäßig zu verteilen. Probenahmeöffnungen zur Messung von Gasproben waren oben und unten in der Säule zentriert und mit GC-Septen (0,95 cm Durchmesser) verschlossen. Der Biofilter wurde mit sterilisierten Filtermedien, die dispergiertes Impfmittel enthielten, bis zu einer Höhe von 25 cm gefüllt und in einen Abzug bei Umgebungstemperaturen von 21–22 °C gestellt. Der Versuchsaufbau basiert auf17. Mit einer Luftpumpe (Pod Master Ap-40) wurde ein Luftstrom erzeugt, der aufgeteilt und durch zwei Gaswaschflaschen geleitet wurde, von denen eine mit Leitungswasser gefüllt war (Widerstand 0,0029 MΩ, Härte 169 mg/L als CaCO3, pH 7,8). und eine mit Toluol gefüllte. Anschließend wurden die beiden Gasströme zusammengeführt und in einer leeren Gaswaschflasche gemischt, bevor sie in den Biofilter eingeleitet wurden. Der Durchfluss wurde durch zwei Rotameter (Cole-Parmer) kontrolliert, die sich hinter der Gasstromaufteilung befanden, und die Gesamtdurchflussrate wurde vor der Probenöffnung und dem Einlass gemessen (TI-400).

Die Entfernungseffizienz (RE), die Einlassbeladungsrate (ILR), die Eliminationskapazität (EC) und die Verweilzeit im leeren Bett (EBRT) werden üblicherweise zur Beschreibung der Leistung eines Biofilters verwendet und sind wie folgt definiert:

wobei Ci, C0, Q und V die Einlasskonzentration [gm−3], die Auslasskonzentration [gm−3], den Volumenstrom [m3 h−1] bzw. das Biofiltervolumen [m−3] darstellen.

Ein mit Toluol verunreinigter Luftstrom wurde unter verschiedenen Betriebsbedingungen behandelt. Es wurde eine EBRT von 4,5 Minuten aufrechterhalten und eine schrittweise Erhöhung der Einlasskonzentration durchgeführt. Diese EBRT ist höher als üblich, aber nicht ungewöhnlich, wenn die Einlasskonzentration hoch ist28,29,30. Ein Adsorptionstest für Toluol wurde mit einer sterilisierten Filterpackung durchgeführt und ergab keine Adsorption.

Die Betriebsparameter der Biofilterexperimente sind in Tabelle 2 aufgeführt.

Mit einer gasdichten SGE-250-µL-Spritze wurden 200 µL Gasprobe aus den Gasprobenahmeöffnungen entnommen und in den Analysator eingespritzt. Die Gasproben wurden mit einem Gaschromatographen (GC-2014, Shimadzu) analysiert, der mit einem FID und einer Rtx®-Wax-Kapillarsäule (30 m × 0,53 mm × 1 µm) ausgestattet war. Die Injektor- und Detektortemperaturen wurden auf 250 °C eingestellt. Die Ofentemperatur für Toluol betrug 80 °C. Als Trägergas wurde Helium verwendet.

Die Vielfalt stationärer Zustände in einem aeroben Biofilter wird selten untersucht und verstanden. Simulationen mit einem Biofilmmodell von Süß und De Visscher26 zeigten, dass innerhalb eines Biofilms unterschiedliche stationäre Zustände existieren können, ohne dass andere Rückvermischungsmechanismen berücksichtigt werden. Es wurde auch festgestellt, dass eine Änderung des Steady State bei einem geringen Anstieg der Schadstoffkonzentration zu einem plötzlichen Abfall des RE führen kann. Um die möglichen stationären Zustände in einem Biofilter weiter zu untersuchen, wurde ein vollständiges Biofiltermodell mit Biofilmdynamik entwickelt, das auf einer Reihe von Annahmen über den Biofilter und den Biofilm basiert:

Es wird angenommen, dass sich die Gasphasenströmung in Form einer Pfropfenströmung verhält. Somit wird die axiale Dispersion vernachlässigt.

Aufgrund der geringen Gasphasenkonzentration wird das Gas-Biofilm-Gleichgewicht an der Grenzfläche durch das Henry-Gesetz beschrieben.

Es wird von einer planaren Geometrie des Biofilms ausgegangen.

Es wird angenommen, dass die Haldane-Kinetik den biologischen Abbau und die Hemmung des Substrats beschreibt.

Sauerstoff gilt nicht als limitierender Faktor.

Der anorganische Stickstoffkreislauf wird im Modell berücksichtigt und in17 beschrieben.

Die Diffusion von Toluol in den Biofilm folgt dem Fickschen Gesetz.

Um die Rechenzeit des Modells zu minimieren, wurde sowohl in der Gasphase als auch in der Biofilmphase eine orthogonale Kollokation31 verwendet, die durch die Verwendung des Henry-Gesetzes an der Biofilmoberfläche miteinander verbunden wurde. Um die Auslasskonzentration des Biofilters vorherzusagen, wurde das Packungsmaterial entlang der Biofilterhöhe in 25 Kollokationspunkte unterteilt. Für jeden Kollokationspunkt in der Gasphase wurde die Gasphasenkonzentration berechnet und ein Biofilm bestehend aus 10 Kollokationspunkten modelliert, um die durchschnittliche Reaktionsgeschwindigkeit, die Nettowachstumsrate und das Biofilm-Konzentrationsprofil zu berechnen. Darüber hinaus wurde im Modell auch ein Stickstoffkreislauf berücksichtigt32. Zur Lösung der Modellgleichung wurde Matlab verwendet. Numerische Integrationen gewöhnlicher Differentialgleichungen wurden mit der Matlab-Funktion ode15s durchgeführt.

Zur Beschreibung der molekularen Diffusion wird in diesem Modell das Ficksche Gesetz verwendet:

Dabei beziehen sich J, DA, CA und x auf den Diffusionsfluss der Komponente A [gSubstrat m−2 h−1], den Diffusionskoeffizienten der Komponente A [m2 h−1] und die Konzentration der Verbindung A [gSubstrat m−3 ] und die Längenkoordinate [m] in Richtung der Biofilmdicke. Die Reaktionsgeschwindigkeit wurde mit der Haldane-Kinetik, die die Substrathemmung einschließt, wie folgt berechnet:

Vmax ist der Aktivitätsparameter [gsubstrate gdw Substrate degrading biomass−1 h−1], Ks ist der Affinitätsparameter [gsubstrate m−3], KI ist der Inhibitionsparameter [gsubstrate m−3] und ρbio spiegelt die Biomassedichte der Mikroorganismen in wider der Biofilm [gdw m−3].

Um das Konzentrationsprofil im Biofilm, die Diffusion und die Reaktionsgeschwindigkeit zu berechnen, wurden die Gleichungen (5) und (6) unter Berücksichtigung der Biofilmdicke L [m], der Abstandskoordinate im Biofilm x [m] und a miteinander verknüpft dimensionslose Abstandskoordinate im Biofilm x′ (= x/L) unter Verwendung einer Stoffbilanz, was zu folgendem Ausdruck führt.

Um die obige Gleichung zu lösen, wurden die folgenden Randbedingungen verwendet:

wobei die innere Grenze des Biofilms weg vom Gas durch x = 0 dargestellt wird. Die partielle Differentialgleichung in Gl. (7), das zeitlich erster Ordnung und räumlich zweiter Ordnung ist, wurde durch orthogonale Kollokation gelöst, um das Konzentrationsprofil im Biofilm anzunähern, wie von Villadsen und Stewart beschrieben31. Als nächstes wurde die Konzentration in der Gasphase an jedem Kollokationspunkt berechnet, indem die Übertragung von Toluol in der Gasphase in Richtung Biofilm mit dem integrierten biologischen Abbau von Toluol im Biofilm gleichgesetzt wurde.

Wo

Dabei drückt υ die Oberflächengeschwindigkeit [mh−1] und A die spezifische Oberfläche des Biofilms [m2 kg−1] aus.

Um das Wachstum des Biofilms zu berücksichtigen, muss die Nettowachstumsrate des Mikroorganismus berücksichtigt werden. Wie oben erwähnt, wird in diesem Modell der Stickstoffkreislauf berücksichtigt und ein Teil davon wird in der folgenden Gleichung ausgedrückt:

wobei µmax, µnet, Ninorg kN_Nitrogen und a die maximale Wachstumsrate [h−1], die Nettowachstumsrate [h−1], die anorganische Stickstoffkonzentration des Verpackungsmaterials [gN kgcompostdw−1] und den Michaelis-Menten-Wert ausdrücken Konstante für die Stickstoffverwertung [gN kgcompostdw−1] bzw. die Zerfallsrate [h−1]. Das Wachstum des Biofilms als Funktion der Zeit wird beschrieben durch

wobei X die Biomassekonzentration [gdwbiomass kgcompost−1] ist.

Die Verbrauchsrate an anorganischem Stickstoff, rN, wird wie folgt berechnet:

Dabei ist fN der Stickstoffanteil der Mikroorganismen und \(\overline{\mu }\) die durchschnittliche Wachstumsrate über dem Biofilm, berechnet auf ähnliche Weise wie \(\overline{r }\). A ist die spezifische Fläche des Biofilms [m2 kgKompost−1]. Die Dynamik von anorganischem Stickstoff wird wie folgt berechnet und in32 dargestellt:

wobei Ninorg, kminN und kuptakeN den anorganischen Stickstoffgehalt im Packungsmaterial [gN kgdw−1], die Stickstoffmineralisierungsratenkonstante [h−1] bzw. die Stickstoffaufnahmeratenkonstante [h−1] darstellen.

Die Dicke des Biofilms, L, wird mit der folgenden Gleichung berechnet:

In Abb. 1 sind die Einlass- und die entsprechenden Auslasskonzentrationen des Hauptexperiments dargestellt, um das Auftreten zweier stationärer Zustände zu bewerten. Die Standardabweichung der Austrittskonzentrationsmessungen betrug 0,10 gm-3 (dh ein Standardfehler von 0,056 gm-3 basierend auf Dreifachmessungen). Bis zum 31. Tag veränderte sich die Auslasskonzentration kaum, obwohl die Einlasskonzentration allmählich erhöht wurde. Zu diesem Zeitpunkt wurde ein Rückgang des RE von 99 auf 88 % gemessen, da die Einlasskonzentration um 4,9 gm-3 erhöht wurde (Anstieg von 2,9 auf 7,7 gm-3). Die Einlasskonzentration wurde vor dem 31. Tag angepasst und erhöht, damit sich die Biomasse vor der Messung an die neue Belastung anpassen konnte. Dies ist in Abb. 1, 3 und 4 mit einer theoretisch berechneten Einlasskonzentration dargestellt, die als Raute dargestellt ist. Der nächste Anstieg der Eintrittskonzentration erfolgte um 0,8 gm-3 (auf einen Wert von 8,5 gm-3), was zu einem steilen Anstieg der Austrittskonzentration führte. Dies entspricht einem Rückgang des RE von 88 auf 46 %. Ein derart signifikanter Rückgang der RE bei einem geringen Anstieg der Einlasskonzentration könnte darauf hinweisen, dass die Grenze einer stabilen stationären Region überschritten wurde.

Experimentelle Ergebnisse der Toluol-Biofiltration unter Bedingungen, die darauf ausgelegt sind, zwei stationäre Zustände zu erreichen (EBRT = 4,5 min). Der als Rhomboid dargestellte einzelne Datenpunkt stellt die theoretische Zunahme des Biofiltereinlasses nach Erhöhung der Einlasskonzentration dar; Das heißt, es markiert den Zeitpunkt, zu dem die Einlasskonzentration auf den am 31. Tag gemessenen Wert geändert wurde.

Wie von Süß und De Visscher26 anhand eines Biofilmmodells diskutiert und numerisch gezeigt, kann eine Änderung des stationären Zustands durch Substratabbau und Substrathemmung entsprechend der Haldane-Kinetik und dem Diffusionsverhalten des Schadstoffs in den Biofilm erklärt werden. Kennzeichnend für die Haldane-Kinetik ist, dass bei niedrigen und hohen Konzentrationen niedrige Reaktionsgeschwindigkeiten und bei mittleren Konzentrationen hohe Reaktionsgeschwindigkeiten auftreten. In Bezug auf die durchgeführten Experimente liegt der Übergang von hohen zu niedrigen Reaktionsgeschwindigkeiten im Bereich von 7,7–8,5 gm−3. Darüber hinaus sind auch Diffusionsbeschränkungen ein wichtiger Faktor. Wenn an der Oberfläche des Biofilms mittlere Konzentrationen vorhanden sind, ist es möglich, diese Konzentrationen im gesamten Biofilm aufrechtzuerhalten, was zu einer hohen Reaktivität und einer ausgeprägten Diffusionsbeschränkung führt. Daher wird im Biofilm ein signifikanter Konzentrationsgradient aufrechterhalten und somit eine mittlere Konzentration im Inneren des Biofilms aufrechterhalten. Wenn andererseits eine ausreichend hohe Konzentration an der Oberfläche des Biofilms vorhanden ist, sind die Reaktionsgeschwindigkeiten in der Nähe der Oberfläche gering. Dadurch kann sich im gesamten Biofilm eine hohe Konzentration entwickeln, die zu einer geringen Reaktivität führt. In diesem Fall ist die Diffusionslimitierung nicht ausgeprägt.

Die hier entwickelte Computersimulation wurde verwendet, um die Auslasskonzentrationen basierend auf den erhaltenen Einlasskonzentrationen des experimentellen Versuchs vorherzusagen. Zur Optimierung des Modells wurden die Parameter A und kmin als einstellbare Variablen verwendet. Die übrigen Parameterwerte wurden früheren Studien entnommen33,34. Die verwendeten Modellparameter sind in Tabelle 2 dargestellt und die Simulationsergebnisse und experimentellen Daten sind in Abb. 2 dargestellt.

Experimentelle Ergebnisse und Modellvorhersage von Toluol-Biofiltratin (EBRT = 4,5 min). Der einzelne Datenpunkt, der als Rhomboid dargestellt ist, stellt den theoretischen Anstieg im Biofiltereinlass nach Erhöhung der Einlasskonzentration dar – die eigentliche Messung am Einlass wurde zu einem späteren Zeitpunkt durchgeführt.

Die Modellvorhersage und die experimentellen Ergebnisse stimmen bis zum 23. Tag gut überein. Nach diesem Tag stieg die vorhergesagte Auslasskonzentration plötzlich an und sank über einen Zeitraum von 8 Tagen. Wie oben angegeben, wurde die Einlasskonzentration am 24. Tag erhöht und die Auslasskonzentrationsmessung am 31. Tag durchgeführt. Dies ist in Abb. 2 dargestellt, wobei die erwartete Einlasskonzentration nach der Anpassung als Raute dargestellt ist. Dieser Anstieg der Einlasskonzentration verursachte den vorhergesagten plötzlichen Anstieg am Auslass. Der nachfolgend vorhergesagte Rückgang der Auslasskonzentration ist aufgrund der Anpassung des Systems an den hohen schrittweisen Anstieg der Einlasskonzentration (Biofilmwachstum) möglich. Während des nächsten Zeitraums (Tag 31 bis 37) weist der experimentelle Versuch auf eine Änderung der stationären Zustände hin, während die Modellvorhersage eine solche Änderung zwischen Tag 37 und 38 anzeigt, bei einer Konzentrationsänderung von 8,502 auf 9,257 gm-3. Dies entspricht einem Rückgang der erneuerbaren Energien um 47 %. Zwischen Tag 37 und 40 beträgt der maximal erreichte Rückgang des RE 72 %. Der quadratische Mittelfehler (RMSE) zwischen der modellierten und der gemessenen Toluolkonzentration am Auslass beträgt 1,39 gm−3 (r2 = 0,900). Obwohl die Änderung des Steady State nicht im gleichen Zeitraum und Konzentrationsbereich vorhergesagt wird, ist ein Hinweis auf eine Änderung erkennbar. Eine weitere Anpassung der Modellparameter könnte möglicherweise die Genauigkeit des Modells erhöhen. Alternativ kann es sein, dass das Stickstoffdynamikmodell der Gl. (15–16) erfasst die Dynamik der Biofilmentwicklung nicht vollständig, insbesondere unter sich schnell ändernden Bedingungen. Wenn dies der Fall ist, ist zu erwarten, dass ein Modell mit einer allmählicher zunehmenden Einlasskonzentration die Beziehung zwischen Einlass- und Auslass-Toluolkonzentration zufriedenstellender beschreiben kann.

Um diese Hypothese zu testen, wurde ein zweiter Modelllauf durchgeführt, bei dem die Einlasskonzentration stetig in gleichmäßigen Schritten von 0,272 gm−3 pro Tag erhöht wurde. Die Ergebnisse sind in Abb. 3 dargestellt, überlagert mit den experimentellen Daten. Um die Modellanpassung zu optimieren, wurde die Oberfläche (A) leicht von 0,95 auf 1,1 m2 kg−1 erhöht.

Experimentelle Ergebnisse und vorhergesagte Auslasskonzentration bei stetigem Anstieg der Einlasskonzentration bei stetigem Anstieg der Einlasskonzentration.

Wie dargestellt, ändern sich die vorhergesagte Änderung der Auslasskonzentration und der entsprechende RE kaum, bis am 29. Tag eine Einlasskonzentration von 7,909 gm-3 erreicht wird. Dann sank der RE von 99,93 auf 43,79 % am 30. Tag bei einer Konzentrationsänderung von 0,272 g −3. Eine weitere schrittweise Erhöhung der Einlasskonzentration führte zu einem weiteren Rückgang des SE-Gehalts auf 40,39 %. Von nun an ist aufgrund der zunehmenden Auslasskonzentration ein kontinuierlicher und langsamer Rückgang der SE zu beobachten. Wenn der modellierte plötzliche Rückgang von RE (von 99,93 % auf 43,79 %) mit den experimentell erhaltenen Ergebnissen verglichen wird, kann ein ähnliches Verhalten beobachtet werden, wobei eine kleine Änderung der Einlasskonzentration von 0,8 gm−3 im Experiment zu einem Rückgang von führt RE von 88 auf 46 %. Dieses Verhalten ist in Abb. 3 am 30. Tag für das Modell und am 37. Tag für das Experiment dargestellt. Folglich kommt es in beiden Fällen, Simulations- und Versuchsergebnissen, zu einer Änderung des stationären Zustands bei ähnlicher Konzentration. Der modellierte Sprung ist schärfer als der beobachtete Sprung. Dies liegt daran, dass das Modell von einer querschnittlich gleichmäßigen Biofilmdicke ausgeht, während der tatsächliche Biofilm innerhalb eines Querschnitts nicht einheitlich sein wird. Die Einlasskonzentration vor dem Sprung betrug 7,909 gm-3 für die Simulation und 7,7 gm-3 für das Experiment, und die Einlasskonzentration nach dem beobachteten Sprung betrug 8,181 gm-3 bzw. 8,5 gm-3 für die Simulation und das Experiment. Als Funktion der Zeit ausgedrückt beträgt der RMSE zwischen dem Modell und den experimentellen Ergebnissen 1,36 gm−3 (r2 = 0,907).

Abbildung 4 ist eingefügt, um die Ähnlichkeit zwischen den experimentellen Daten und der in Abb. 3 gezeigten Simulation besser zu veranschaulichen. In Abb. 4 ist die Auslasskonzentration gegenüber der Einlasskonzentration aufgetragen. Man erhält eine sehr gute Übereinstimmung (RMSE = 0,40 gm−3, r2 = 0,992). In dieser Abbildung ist ein deutlicher Anstieg der Auslasskonzentration bei einer kleinen Änderung der Einlasskonzentration zu beobachten.

Auslasskonzentration im Vergleich zur Einlasskonzentration aus experimentellen Versuchen und Simulationen mit stetigem Anstieg der Einlasskonzentration.

Dies weist auf einen Sprung von einem stabilen Zustand mit hoher Aktivität zu einem stabilen Zustand mit niedriger Aktivität hin. Das beobachtete Verhalten ist nicht mit einem Zusammenbruch des Biofilms zu verwechseln. Ein kollabierender Biofilm würde bei einer so geringen Änderung der Einlasskonzentration über einen längeren Zeitraum (Tage bis Wochen) und nicht plötzlich auftreten, wenn kein anderer Änderungsfaktor oder eine andere Hemmung berücksichtigt würde.

In der obigen Simulation ist die Konzentration im Biofilm niedrig, wenn eine hohe Aktivität vorhergesagt wird, und hoch, wenn eine niedrige Aktivität gezeigt wird. Dies deutet auf einen ungesättigten bzw. gesättigten Biofilm hin. Dies ist in Abb. 5 dargestellt, wo das Konzentrationsprofil im Biofilm zu Beginn des 37. Tages (888 h) und eine Stunde später (889 h) im Biofilter-Rasterpunkt 6 (d. h. bei einer Biofilterhöhe von 3,25) dargestellt ist cm), wodurch die experimentellen Bedingungen simuliert werden. Die Konzentration wird als Funktion des Abstands von der festen Oberfläche des Packungsmaterials zur Oberfläche des Biofilms aufgetragen. Wie zu erkennen ist, nimmt die Konzentration am 37. Tag zum Inneren des Biofilms hin stark ab, was auf einen ungesättigten Biofilm und eine hohe Aktivität hinweist. Eine Stunde später, am Tag 37.04, hat sich die Konzentration im Biofilm auf einen neuen Gleichgewichtszustand eingependelt, der mit einem nahezu gesättigten Biofilm und geringerer Aktivität einhergeht.

Vorhergesagte Konzentration im Biofilm unter Verwendung der experimentellen Einlasskonzentration, die einen plötzlichen Wechsel von ungesättigtem zu gesättigtem Biofilm innerhalb einer einzigen Stunde zeigt.

Um die Genauigkeit und Anwendbarkeit der Computersimulation weiter zu validieren, wurde sie anhand einer zweiten Reihe von Biofilterexperimenten verifiziert33. In diesem Experiment wurde die Einlasskonzentration schrittweise erhöht und auf jeder Stufe gehalten, bis ein stabiler Zustand erreicht war. In Abb. 6 sind die vorhergesagten Auslass- und experimentellen Einlass- und Auslasskonzentrationen dargestellt, und die Modellparameter sind in Tabelle 2 aufgeführt. Die experimentellen Auslasskonzentrationen haben eine Standardabweichung von 0,071 gm−3 (Standardfehler der Dreifachbestimmung 0,041 gm−3). Um eine gute Übereinstimmung zwischen Modell und Daten zu erreichen, wurde die spezifische Oberfläche um den Faktor 4 reduziert. Dies entspricht einer Vergrößerung der Packungsgröße von etwa 6 mm auf etwa 25 mm (unter der Annahme kugelförmiger Partikel und einer Feststoffdichte von 1000 kg m). −3). Dies sind vernünftige Werte, und der Anstieg war zu erwarten, da das in diesen Experimenten als Füllstoff verwendete Stroh die Struktur des Biofilters nicht so gut aufrechterhielt wie die im ersten Experiment verwendeten Holzspäne.

Experimentelle Einlass- und Auslasskonzentration und vorhergesagte Auslasskonzentration.

Das Modell folgt den experimentellen Daten bis zum 36. Tag gut. Danach prognostiziert das Modell die Auslasskonzentration zu niedrig. Es wird vermutet, dass das Absetzen des Biofilters die spezifische Oberfläche des Biofilms verringert, die der Gasphase ausgesetzt ist. Im Gegensatz zum Biofilter der Daten in Abb. 1 wurde bei diesem Biofilter ein leichtes Absetzen beobachtet. Die verringerte spezifische Oberfläche verringerte die Biofilmfläche im Biofilter. Trotz mangelnder Anpassung gegen Ende des Experiments zeigte das Modell einen RMSE von nur 0,153 gm−3 (r2 = 0,937). Wenn nur die ersten 36 Tage berücksichtigt werden, beträgt der RMSE 0,059 gm−3 (r2 = 0,950). Die Simulationen deuten darauf hin, dass der Biofilm in diesem Biofilter stark diffusionsbegrenzt ist, sodass eine direkte Proportionalität zwischen Biofilmfläche und Aktivität zu erwarten ist. Die Annahme einer Proportionalität zwischen Aktivität und spezifischer Oberfläche steht im Einklang mit Delhoménie et al.35, die herausfanden, dass die maximale EC mit zunehmender Partikelgröße abnahm, mit zunehmender spezifischer Oberfläche jedoch zunahm. Dies bedeutet, dass zu diesem Zeitpunkt die Biofilmoberfläche einen stärkeren Einfluss auf die RE hat als die Aktivität des Biofilms.

Diese Ergebnisse stehen in engem Zusammenhang mit der mäßig hydrophoben Natur von Toluol. Zhu et al. 36 fanden heraus, dass ein Toluol-Biofilter eine Abbaueffizienz aufweist, die zwischen Isobutanol (H = 0,0005) und n-Hexan (H = 53) liegt, was auf eine teilweise Diffusionsbeschränkung hinweist, was mit unserer Modellinterpretation der Ergebnisse übereinstimmt. Dennoch kann die Biofiltration bei Henry-Konstanten von 10 und mehr wirksam sein (Haque et al.,37). Ranjbar und Gheeni 38 fanden heraus, dass die Henry-Konstante und die spezifische Oberfläche die empfindlichsten Parameter in ihrem Biofiltermodell waren, was mit unseren Ergebnissen übereinstimmt. Kalantar et al.39 fanden heraus, dass Toluol in einem Zweiphasen-Biotricklingfilter stärker diffusionsbegrenzt ist als in unserer Arbeit. Allerdings haben Biotricklingfilter dickere Biofilme als Biofilter, was den Unterschied erklärt.

Die Genauigkeiten der hier vorgestellten Modellvorhersagen ähneln den Genauigkeiten, die typisch für Biofiltermodelle wie Ranjbar und Ghaemi38 und San Valeo et al.40,41 sind.

Experimentelle und Simulationsergebnisse eines Toluol-Biofilters mit stetig steigender Einlasskonzentration zeigen einen Sprung von einem stationären Zustand mit hoher zu niedriger Aktivität, wenn auch zu einem etwas anderen Zeitpunkt. Die Ergebnisse zeigten eine gute Gesamtvorhersage der Auslasskonzentration, außer am Ende des Experiments, wo das Absetzen des Filterbettmaterials möglicherweise die Biofilmfläche verringert hat. Eine Untersuchung des modellierten Toluol-Konzentrationsprofils im Biofilm vor und nach dem plötzlichen Anstieg des RE bestätigte, dass die Ursache des Sprungs ein Übergang von einem diffusionsbegrenzten Zustand hoher Aktivität zu einem Zustand niedriger Aktivität ist.

Die während der aktuellen Studie verwendeten und/oder analysierten Datensätze sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

Biofilmspezifische Oberfläche (mbiofilm2 mbiofilter−3)

Zerfallsrate der Biomasse (h−1)

Substratkonzentration (gm−3)

Ausgangssubstratkonzentration in der Gasphase (gm−3)

Einlasssubstratkonzentration in der Gasphase (gm−3)

Diffusionskoeffizient des Substrats im Biofilm (m2 h−1)

Verweilzeit im leeren Bett (h)

Eliminationskapazität (gm−3 h−1)

Massenanteil des Stickstoffgehalts in Toluol abbauender Biomasse (gN gbiomasse−1)

Dimensionslose Volatilitätskonstante nach dem Henryschen Gesetz (–)

Einlassbeladungsrate (gm−3 h−1)

Geschwindigkeitskonstante für die Stickstoffmineralisierung (h−1)

Geschwindigkeitskonstante der Stickstoffaufnahme (h−1)

Kinetische Konstante für die Substrathemmung in der flüssigen Phase (gm−3)

Michaelis-Menten-Konstante für den biologischen Substratabbau in der flüssigen Phase (gm−3)

Michaelis-Menten-Konstante für Stickstoff (gN kgcompostdw−1)

Anzahl der Kollokationspunkte

Anorganischer Stickstoffgehalt im Kompost (g kgKompostdw−1)

Gehalt an organischem Stickstoff im Kompost (g kgKompostdw−1)

Volumenstrom des Abgases (m−3 h−1)

Entfernungseffizienz (%)

Volumen des Biofilterbetts (m3)

Maximale Reaktionsgeschwindigkeit (g mbiofilm−3 h−1)

Biomassekonzentration (gdwbiomasse kgcompostdw−1)

Ertrag (gg−1)

Biofilmdicke (m)

Porosität des Festbetts

Maximale spezifische Wachstumsrate der Biomasse (h−1)

Nettospezifische Wachstumsrate der Biomasse (h−1)

Dichte des Biofilms (gdwbiomass mbiofilm−3)

Schüttdichte (kgKompost mbiofilter−3)

Oberflächengasgeschwindigkeit (mh−1)

Mudliar, S. et al. Bioreaktoren zur Behandlung von VOCs und Gerüchen – Ein Rückblick. J. Umgebung. Geschäftsführer 91, 1039–1054 (2010).

Artikel CAS Google Scholar

Bindra, N., Dubey, B. & Dutta, A. Technologische und Lebenszyklusbewertung von Technologien zur Geruchskontrolle bei der Verarbeitung organischer Stoffe. Wissenschaft. Gesamtumgebung. 527–528, 401–412 (2015).

Artikel ADS PubMed Google Scholar

Estrada, JM, Kraakman, NJRB, Muñoz, R. & Lebrero, R. Eine vergleichende Analyse von Geruchsbehandlungstechnologien in Kläranlagen. Umgebung. Wissenschaft. Technol. 45, 1100–1106 (2011).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Delhoménie, MC & Heitz, M. Biofiltration von Luft: Ein Rückblick. Krit. Rev. Biotechnol. 25, 53–72 (2005).

Artikel PubMed Google Scholar

Mansoori, AM, Ando, ​​N. & Higuchi, T. Einfluss von Phosphor und Spurenmetallen in Biofiltern zur Behandlung gasförmiger VOCs mithilfe eines neuartigen Bewässerungssystems. J. Luftabfallmanagement Assoc. 69, 1348–1360 (2019).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Rene, ER et al. Auswirkungen der Konzentration und der Gasdurchflussrate auf die Entfernung der Gasphasen-Toluol- und Xylol-Mischung in einem Kompost-Biofilter. Bioresour. Technol. 248, 28–35 (2018).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Leili, M., Farjadfard, S., Sorial, GA & Ramavandi, B. Gleichzeitige Biofiltration von BTEX und Hg° aus einem petrochemischen Abfallstrom. J. Umgebung. Geschäftsführer 204, 531–539 (2017).

Artikel CAS Google Scholar

Sun, D. et al. Mögliche Anwendung eines Aspergillus-Stammes in einem Pilot-Biofilter für den biologischen Abbau von Benzol. Wissenschaft. Rep. 7, 1–9 (2017).

Artikel ADS Google Scholar

Ni, J. et al. Metagenomische Analyse der Struktur und Funktion der mikrobiellen Gemeinschaft in einem verbesserten Biofilter mit Geruchsgasen. Wissenschaft. Rep. 12, 1–11 (2022).

Artikel Google Scholar

Zhu, R., Li, S., Bao, X. & Dumont, É. Vergleich der biologischen H2S-Entfernungseigenschaften zwischen einem Verbundpackungsmaterial mit und ohne funktionelle Mikroorganismen. Wissenschaft. Rep. 7, 1–8 (2017).

Artikel ADS Google Scholar

Wongbunmak, A., Khiawjan, S., Suphantharika, M. & Pongtharangkul, T. Biologischer Abbau von BTEX durch Bacillus amyloliquefaciens subsp. plantarum W1 und seine vorgeschlagenen BTEX-Bioabbauwege. Wissenschaft. Rep. 10, 1–13 (2020).

Artikel Google Scholar

Ottengraf, SP & Van Den Oever, AH Kinetik der Entfernung organischer Verbindungen aus Abgasen mit einem biologischen Filter. Biotechnologie. Bioeng. 25, 3089–3102 (1983).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Moreno-Casas, PA, Scott, F., Delpiano, J. & Vergara-Fernández, A. Computertomographie und CFD-Simulation eines Biofilters zur Behandlung einer Dampfmischung aus Toluol, Formaldehyd und Benzo[α]pyren. Chemosphere 240, 124924 (2020).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Salih, M., Shareefdeen, Z. & Khouri, S. Ein neuartiger Ansatz zur Lösung eines stationären Biofiltermodells. Umgebung. Ing. Res. 25, 779–787 (2020).

Artikel Google Scholar

Dorado, AD, Lafuente, J., Gabriel, D. & Gamisans, X. Biomasseakkumulation in einem Biofilter zur Behandlung von Toluol bei hohen Belastungen – Teil 2: Modellentwicklung, Kalibrierung und Validierung. Chem. Ing. J. 209, 670–676 (2012).

Artikel CAS Google Scholar

Baltzis, BC, Wojdyla, SM & Shareefdeen, Z. Modellierung der Biofiltration von VOC-Gemischen unter stationären Bedingungen. J. Umgebung. Ing. 123, 599–605 (1997).

Artikel CAS Google Scholar

Haque, F. Toluolabbau auf einem Kompostbiofilter: Modellierung und experimentelle Bewertung. Doktorarbeit (Universität Calgary, 2014).

Rajamanickam, R., Baskaran, D., Kaliyamoorthi, K., Baskaran, V. & Krishnan, J. Steady State, transientes Verhalten und kinetische Modellierung der Benzolentfernung in einem aeroben Biofilter. J. Umgebung. Chem. Ing. 8, 103657 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Kumar, M. et al. Leistung eines Biofilters mit Packungsmaterial auf Kompost- und Aktivkohlebasis zur Entfernung von Toluol in der Gasphase bei extrem hohen Beladungsraten. Bioresour. Technol. 285, 121317 (2019).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Yan, Y. et al. Leistungsbewertung und mikrobielle Gemeinschaftsanalyse des mit Pseudomonas putida mikroeingebetteten Verbundfüllstoffs für den biologischen Abbau von Toluol. Prozessbiochem. 92, 10–16 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Yan, WW, Liu, Y., Xu, YS & Yang, XL Numerische Simulation des Luftstroms durch einen Biofilter mit heterogenen porösen Medien. Bioresour. Technol. 99, 2156–2161 (2008).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Woudberg, S., Van Jaarsveld, J. & Dumont, E. Vorhersage des Druckabfalls eines Biofilters und der spezifischen Oberfläche des Verpackungsmaterials. Pulvertechnologie. 342, 233–245 (2019).

Artikel CAS Google Scholar

Malakar, S., Saha, PD, Baskaran, D. & Rajamanickam, R. Mikrobieller Biofilter zur Toluolentfernung: Leistungsbewertung, Übergangsbetrieb und theoretische Vorhersage der Eliminationskapazität. Aufrechterhalten. Umgebung. Res. 28, 121–127 (2018).

Artikel CAS Google Scholar

Dorado, AD et al. Modellierung eines Bakterien- und Pilzbiofilters zur Toluolreduzierung: Schätzung kinetischer Parameter und Modellvalidierung. Chem. Ing. J. 140, 52–61 (2008).

Artikel CAS Google Scholar

Fang, H., Jamali, B., Deletic, A. & Zhang, K. Ansätze des maschinellen Lernens zur Vorhersage der Leistung von Regenwasser-Biofiltern bei der Schwermetallentfernung und Risikominderung. Wasserres. 200, 117273 (2021).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Süß, M. & De Visscher, A. Einfluss von Diffusionsbegrenzung und Substrathemmung auf stationäre Zustände eines Biofilmreaktors, der einen einzelnen Schadstoff behandelt. J. Luftabfallmanagement Assoc. 69, 1107–1115 (2019).

Artikel PubMed Google Scholar

Pommerville, JC Alcamo's Fundamentals of Microbiology, 9. Auflage (Jones & Bartlett Learning, Burlington, MA, 2010).

Google Scholar

Merouani, EFO et al. Biofiltration von Methan in Gegenwart von Ethylbenzol oder Xylol. Atmosphäre. Umweltverschmutzung. Res. 13, 101271 (2022).

Artikel CAS Google Scholar

Khabiri, B., Ferdowsi, M., Buelna, G., Jones, JP & Heitz, M. Methanbiofiltration unter verschiedenen Strategien der Nährlösungszugabe. Atmosphäre. Umweltverschmutzung. Res. 11, 85–93 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Khabiri, B., Ferdowsi, M., Buelna, G., Jones, JP & Heitz, M. Gleichzeitiger biologischer Abbau von Methan und Styrol in mit anorganischen Trägern gefüllten Biofiltern: Experimentelle und makrokinetische Studie. Chemosphere 252, 126492 (2020).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Villadsen, JV & Stewart, WE Lösung von Randwertproblemen durch orthogonale Kollokation. Chem. Ing. Wissenschaft. 22, 1483–1501 (1967).

Artikel Google Scholar

De Visscher, A., Haque, F., Sen, A. & Süß, M. Simulationsmodell für mikrobielles Wachstum, Nährstoffkreislauf und Schadstoffabbau in einem Toluol-Biofilter. In BioTechniques Gent 27–33 (2015).

Süß, M. Gasförmige BTEX-Biofiltration: Experimentelle und numerische Untersuchung der Dynamik, Substratinteraktion und mehrerer stationärer Zustände. Doktorarbeit (Universität Calgary, 2018).

Li, QG & De Visscher, A. Biofiltermodellierung zur Toluolentfernung. J. Luftabfallmanagement Assoc. 58, 947–956 (2008).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Delhoménie, MC, Bibeau, L. & Heitz, M. Eine Studie über den Einfluss von Partikelgröße und Adsorptionsphänomenen in einem biologischen Filter auf Kompostbasis. Chem. Ing. Wissenschaft. 57, 4999–5010 (2002).

Artikel Google Scholar

Zhu, X. et al. Einfluss der Substrat-Henry-Konstante auf die Biofilterleistung. J. Luftabfallmanagement Assoc. 54, 409–418 (2004).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Haque, F., De Visscher, A. & Sen, A. Biofiltration zur BTEX-Entfernung. Krit. Rev. Environ. Wissenschaft. Technol. 42, 2648–2692 (2012).

Artikel CAS Google Scholar

Ranjbar, S. & Ghaemi, A. Mathematische Modellierung für die Entfernung flüchtiger organischer Verbindungen in einem Biofilter: Modellvalidierung und Sensitivitätsanalyse. Iran. J. Chem. Ing. 10, 76–87 (2013).

Google Scholar

Kalantar, M., Zamir, SM, Ferdowsi, M. & Shojaosadati, SA Verbesserte Eliminierung gasförmiger Toluol- und Methanolemissionen in einem Zwei-Flüssigkeitsphasen-Rieselbioreaktor: Leistungsbewertung, dynamische Modellierung und Verschiebung der mikrobiellen Gemeinschaft. J. Sauber. Prod. 329, 129637 (2021).

Artikel CAS Google Scholar

San-Valero, P., Dorado, AD, Quijano, G., Alvarez-Hornos, FJ & Gabaldón, C. Biotrickling-Filter-Modellierung für die Styrolreduzierung. Teil 2: Simulation eines Zweiphasen-Verteilungsbioreaktors. Chemosphere 191, 1075–1082 (2018).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

San-Valero, P., Dorado, AD, Martínez-Soria, V. & Gabaldón, C. Biotrickling-Filtermodellierung zur Styrolreduzierung. Teil 1: Modellentwicklung, Kalibrierung und Validierung im industriellen Maßstab. Chemosphere 191, 1066–1074 (2018).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Referenzen herunterladen

Department of Chemical and Petroleum Engineering und Centre for Environmental Engineering Research and Education (CEERE), Schulich School of Engineering, University of Calgary, 2500 University Drive NW, Calgary, AB, T2N 1N4, Kanada

Michael Süß

Abteilung für Chemie- und Werkstofftechnik, Gina Cody School of Engineering and Computer Science, Concordia University, 1455 De Maisonneuve Blvd. W, Montreal, QC, Kanada

Alex De Visscher

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

MS, PhD konzipierte diese Forschung, richtete alle experimentellen Versuche und Laborgeräte ein, führte jedes Experiment durch, analysierte und interpretierte die meisten Ergebnisse, schrieb die meisten der entwickelten Computersimulationscodes und verfasste und überarbeitete das Manuskript. Professor Dr. ADV lieferte die Anregung Für diese Forschung war er teilweise an der Interpretation und Analyse der Ergebnisse und überarbeiteten Teile der entwickelten Computersimulationscodes und Manuskripte beteiligt.

Correspondence to Michael Süß.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die Originalautor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht gesetzlich zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Süß, M., De Visscher, A. Experimentelle und numerische Untersuchung der stationären Stabilität in einem biologisch abbaubaren Toluol-Biofilter. Sci Rep 12, 12510 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-15620-w

Zitat herunterladen

Eingegangen: 3. Januar 2022

Angenommen: 27. Juni 2022

Veröffentlicht: 22. Juli 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-15620-w

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein Link zum Teilen verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Durch das Absenden eines Kommentars erklären Sie sich damit einverstanden, unsere Nutzungsbedingungen und Community-Richtlinien einzuhalten. Wenn Sie etwas als missbräuchlich empfinden oder etwas nicht unseren Bedingungen oder Richtlinien entspricht, kennzeichnen Sie es bitte als unangemessen.