The feasibility of growing Chlorella sp. in the centrate, a highly concentrated municipal wastewater stream generated from activated sludge thickening process, for simultaneous wastewater treatment and energy production was tested. The characteristics of algal growth, biodiesel production, wastewater nutrient removal and the viability of scale-up and the stability of continuous operation were examined. Two culture media, namely autoclaved centrate (AC) and raw centrate (RC) were used for comparison. The results showed that by the end of a 14-day batch culture, algae could remove ammonia, total nitrogen, total phosphorus, and chemical oxygen demand (COD) by 93.9%, 89.1%, 80.9%, and 90.8%, respectively from raw centrate, and the fatty acid methyl ester (FAME) content was 11.04% of dry biomass providing a biodiesel yield of 0.12 g-biodiesel/L-algae culture solution. The system could be successfully scaled up, and continuously operated at 50% daily harvesting rate, providing a net biomass productivity of 0.92 g-algae/(L day).

The present study was to investigate the effectiveness of using digested dairy manure as a nutrient supplement for cultivation of oil-rich green microalgae Chlorella sp. Different dilution multiples of 10, 15, 20, and 25 were applied to the digested manure and algal growth was compared in regard to growth rate, nutrient removal efficiency, and final algal fatty acids content and composition. Slower growth rates were observed with less diluted manure samples with higher turbidities in the initial cultivation days. A reverse linear relationship (R(2) = 0.982) was found between the average specific growth rate of the beginning 7 days and the initial turbidities. Algae removed ammonia, total nitrogen, total phosphorus, and COD by 100%, 75.7-82.5%, 62.5-74.7%, and 27.4-38.4%, respectively, in differently diluted dairy manure. COD in digested dairy manure, beside CO(2), proved to be another carbon source for mixotrophic Chlorella. Fatty acid profiles derived from triacylglyceride (TAG), phospholipid and free fatty acids showed that octadecadienoic acid (C18:2) and hexadecanoic acid (C16:0) were the two most abundant fatty acids in the algae. The total fatty acid content of the dry weight increased from 9.00% to 13.7% along with the increasing dilution multiples. Based on the results from this study, a process combining anaerobic digestion and algae cultivation can be proposed as an effective way to convert high strength dairy manure into profitable byproducts as well as to reduce contaminations to environment.

This article presents information on how to improve aeration efficiency without effecting additional capital and operating costs. Two different configurations of aerator modules were studied using water test. The aerator modules consisted of a number of venturi air injectors connected either in series or in parallel aimed at achieving better aeration efficiencies. The results obtained indicated that the parallel design generally performed better than the series design in terms of transferring oxygen into water, with the oxygen transfer coefficients found to be 9.67 and 5.93 h-1 for two- and three-aerator parallel modules, as opposed to 4.54, 3.79, and 3.63 h-1 for one-, two-, and three-aerator series modules. Similarly, higher aeration efficiencies were also observed for the parallel design of the two modules (0.14 and 0.10 kgO2/kWh) as compared to those in the series design (0.07, 0.06, and 0.06 kgO2/kWh). The parallel module with two air injectors achieved the highest aeration efficiency (0.14 kgO2/kWh), which was two times the highest efficiency reached by the series modules (0.07 kgO2/kWh). In the same way, the oxygenation capacities were also significantly higher for parallel modules (0.22 and 0.15 kgO2/h) than for series modules (0.10, 0.09, and 0.09 kgO2/h). The data suggest that more research effort should be invested in exploring the possibility of using inexpensive aerators through better designs of the air injector complex in order to develop inexpensive aeration systems.

Microplastics (MPs) pose a profound environmental challenge, impacting ecosystems and human health through mechanisms such as bioaccumulation and ecosystem contamination. While traditional water treatment methods can partially remove microplastics, their limitations highlight the need for innovative green approaches like photodegradation to ensure more effective and sustainable removal. This review explores the potential of nanomaterial-enhanced photocatalysts in addressing this issue. Utilizing their unique properties like large surface area and tunable bandgap, nanomaterials significantly improve degradation efficiency. Different strategies for photocatalyst modification to improve photocatalytic performance are thoroughly summarized, with a particular emphasis on element doping and heterojunction construction. Furthermore, this review thoroughly summarizes the possible fundamental mechanisms driving the photodegradation of microplastics facilitated by nanomaterials, with a focus on processes like free radical formation and singlet oxygen oxidation. This review not only synthesizes critical findings from existing studies but also identifies gaps in the current research landscape, suggesting that further development of these photocatalytic techniques could lead to substantial advancements in environmental remediation practices. By delineating these novel approaches and their mechanisms, this work underscores the significant environmental implications and contributes to the ongoing development of sustainable solutions to mitigate microplastic pollution.

The abiotic oxidation of As(III) is simultaneously mediated by the oxidation of Fe(II) in microaerobic environment, but the role of Fe minerals in the Fe(II)-mediated As(III) oxidation have been neglected. This work mimicked the microaerobic environment and examined the mechanisms of Fe(II) mediated the As(III) oxidation in the presence of Fe minerals using a variety of iron minerals (lepidocrocite, goethite, etc.). The results indicated the Fe(II) and As(III) oxidation rate were improved with Fe minerals, while As(III) oxidation efficiency increased by 1.3-1.8 times in comparison to that without minerals. Fe(II) mediated the As(III) oxidation happened on Fe minerals surface in the presence of Fe minerals. The As(III) oxidation efficiency increased with increasing Fe mineral concentrations (from 0.5 to 2 g L

This study evaluates the performance of three typical convolutional neural network based deep learning algorithms for oil spill detection using medium-resolution optical satellite imagery from Sentinel-2 MSI, Landsat-8 OLI, and Landsat-9 OLI2. Oil slick training and validation dataset were created through a semi-automatic labeling approach, based on chronic and accidental oil spill cases reported worldwide. The research enhances UNet, BiSeNetV2, and DeepLabV3+ architectures by integrating attention mechanisms including the Squeeze-and-Excitation module (SE), Convolutional Block Attention Module (CBAM), and a Simple, parameter-free Attention Module (SimAM), analyzing the optimal model for oil spill detection. Notably, UNet integrated with CBAM, especially with sun glint as a feature, significantly outperformed others, achieving a micro-average F1 score of 88.8 %. This research highlights deep learning's potential in optical remote sensing for oil spill detection, stressing its escalating relevance with the growing deployment of medium- to high-resolution optical satellites.

This paper explores the environmental hazards associated with nuclear facilities in arid regions, focusing on the rapid migration of radionuclides facilitated by flood runoff resulting from extreme rainstorms. Through a case study of a proposed nuclear facility site in China, the study developed a comprehensive model to calculate the transformation of