In a sequencing batch reactor (SBR) granules of aerobic heterotrophic microorganisms were cultured. The effect of different operational conditions on the formation of these aerobic granules were studied. The time allowed for settling was the main parameter to select for growth of bacteria in well settling granules. Both a short HRT and a relative high shear were found favorable for granulation. A substrate loading rate of 7.5 kg COD/(m3 day) was applied. This led to formation of granules with an average diameter of 3.3 mm and a biomass density of 11.9 gVSS/lgranule. Based on microscopic observations a hypothesis for the granulation process was formulated. The reactor was started up without any carrier material present. At the beginning filamentous fungal pellets dominated the reactor. These pellets functioned as an immobilization matrix in which bacteria could grow out to colonies. After a certain time the fungal pellets fell apart due to lysis in the inner part of the pellets, the bacterial colonies could now remain in the reactor because they were large enough to settle sufficiently fast. These colonies further grew out to granules. This paper shows that granule formation in aerobic reactors is feasible and can be exploited to increase the volumetric conversion capacity of such reactors.

In a laboratory scale sequencing batch reactor (SBR) granules were cultured under aerobic conditions. To enhance the growth of granular sludge the SBR was operated with very short sedimentation and draw phases resulting in the washout of slow settling biomass. Fast settling granules were retained in the reactor and thus had an advantage over flocs with a slower settling velocity. After 40 days of operation granules were the dominant form of microbial aggregates in the reactor, even though some pin-point flocs remained in the system. Granules taken from the reactor were stored for weeks without disintegrating. After about 130 days of operation the granule quality and COD-removal worsened. The reasons for that are yet to be investigated.

Abstract Aerobic granular sludge technology offers a possibility to design compact wastewater treatment plants based on simultaneous chemical oxygen demand (COD), nitrogen and phosphate removal in one sequencing batch reactor. In earlier studies, it was shown that aerobic granules, cultivated with an aerobic pulse‐feeding pattern, were not stable at low dissolved oxygen concentrations. Selection for slow‐growing organisms such as phosphate‐accumulating organisms (PAO) was shown to be a measure for improved granule stability, particularly at low oxygen concentrations. Moreover, this allows long feeding periods needed for economically feasible full‐scale applications. Simultaneous nutrient removal was possible, because of heterotrophic growth inside the granules (denitrifying PAO). At low oxygen saturation (20%) high removal efficiencies were obtained; 100% COD removal, 94% phosphate (P‐) removal and 94% total nitrogen (N‐) removal (with 100% ammonium removal). Experimental results strongly suggest that P‐removal occurs partly by (biologically induced) precipitation. Monitoring the laboratory scale reactors for a long period showed that N‐removal efficiency highly depends on the diameter of the granules. © 2005 Wiley Periodicals, Inc.

To select a Saccharomyces cerevisiae reference strain amenable to experimental techniques used in (molecular) genetic, physiological and biochemical engineering research, a variety of properties were studied in four diploid, prototrophic laboratory strains. The following parameters were investigated: 1) maximum specific growth rate in shake-flask cultures; 2) biomass yields on glucose during growth on defined media in batch cultures and steady-state chemostat cultures under controlled conditions with respect to pH and dissolved oxygen concentration; 3) the critical specific growth rate above which aerobic fermentation becomes apparent in glucose-limited accelerostat cultures; 4) sporulation and mating efficiency; and 5) transformation efficiency via the lithium-acetate, bicine, and electroporation methods. On the basis of physiological as well as genetic properties, strains from the CEN.PK family were selected as a platform for cell-factory research on the stoichiometry and kinetics of growth and product formation.

A new biological process for ammonia removal from flows containing hundreds to thousands milligrams NH+4 per litre has been developed at the Delft University of Technology. The SHARON process operates at a high temperature (30–40 °C) and pH (7–8). The process is performed without sludge retention. This enables the prevention of nitrite oxidation, leading to lower operational costs. Denitrification is used to control the pH. A full scale plant was designed (1500 m3) based on kinetic and stoichiometric parameters determined at 1.5 1. scale and model predictions. Total costs are estimated at about $1.7 per kg removed NH4+-N. The first full scale SHARON plant will be operational at the Dokhaven waste water treatment plant in Rotterdam in the beginning of 1998. This contribution focuses on the principles of the process and evaluates conditions for which application seems feasible.

Biotechnology and BioengineeringVolume 58, Issue 1 p. 101-116 Mathematical modeling of biofilm structure with a hybrid differential-discrete cellular automaton approach Cristian Picioreanu, Corresponding Author Cristian Picioreanu [email protected] Delft University of Technology, Department of Biochemical Engineering, Kluyver Laboratory for Biotechnology, Julianalaan 67, 2628 BC Delft, The NetherlandsDelft University of Technology, Department of Biochemical Engineering, Kluyver Laboratory for Biotechnology, Julianalaan 67, 2628 BC Delft, The NetherlandsSearch for more papers by this authorMark C. M. van Loosdrecht, Mark C. M. van Loosdrecht Delft University of Technology, Department of Biochemical Engineering, Kluyver Laboratory for Biotechnology, Julianalaan 67, 2628 BC Delft, The NetherlandsSearch for more papers by this authorJoseph J. Heijnen, Joseph J. Heijnen Delft University of Technology, Department of Biochemical Engineering, Kluyver Laboratory for Biotechnology, Julianalaan 67, 2628 BC Delft, The NetherlandsSearch for more papers by this author Cristian Picioreanu, Corresponding Author Cristian Picioreanu [email protected] Delft University of Technology, Department of Biochemical Engineering, Kluyver Laboratory for Biotechnology, Julianalaan 67, 2628 BC Delft, The NetherlandsDelft University of Technology, Department of Biochemical Engineering, Kluyver Laboratory for Biotechnology, Julianalaan 67, 2628 BC Delft, The NetherlandsSearch for more papers by this authorMark C. M. van Loosdrecht, Mark C. M. van Loosdrecht Delft University of Technology, Department of Biochemical Engineering, Kluyver Laboratory for Biotechnology, Julianalaan 67, 2628 BC Delft, The NetherlandsSearch for more papers by this authorJoseph J. Heijnen, Joseph J. Heijnen Delft University of Technology, Department of Biochemical Engineering, Kluyver Laboratory for Biotechnology, Julianalaan 67, 2628 BC Delft, The NetherlandsSearch for more papers by this author First published: 26 March 2000 https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0290(19980405)58:1<101::AID-BIT11>3.0.CO;2-MCitations: 62AboutPDF ToolsRequest permissionExport citationAdd to favoritesTrack citation ShareShare Give accessShare full text accessShare full-text accessPlease review our Terms and Conditions of Use and check box below to share full-text version of article.I have read and accept the Wiley Online Library Terms and Conditions of UseShareable LinkUse the link below to share a full-text version of this article with your friends and colleagues. Learn more.Copy URL Share a linkShare onEmailFacebookTwitterLinkedInRedditWechat Abstract A hybrid differential-discrete mathematical model has been used to simulate biofilm structures (surface shape, roughness, porosity) as a result of microbial growth in different environmental conditions. In this study, quantitative two- and three-dimensional models were evaluated by introducing statistical measures to characterize the complete biofilm structure, both the surface structure and volume structure. The surface enlargement, coefficient of roughness, fractal dimension of surface, biofilm compactness, and solids hold-up were found to be good measures of biofilm structure complexity. Among many possible factors affecting the biofilm structure, the influence of biomass growth in relation to the diffusive substrate transport was investigated. Porous biofilms, with many channels and voids between the “finger-like” or “mushroom” outgrowth, were obtained in a substrate-transport-limited regime. Conversely, compact and dense biofilms occurred in systems limited by the biomass growth rate and not by the substrate transfer rate. The surface complexity measures (enlargement, roughness, fractal dimension) all increased with increased transport limitation, whereas the volume measures (compactness, solid hold-up) decreased, showing the change from a compact and dense to a highly porous and open biofilm. © 1998 John Wiley & Sons, Inc. Biotechnol Bioeng 58:101–116, 1998. References Avnir, D. 1989. The fractal approach to heterogeneous chemistry. John Wiley & Sons, Chichester, UK. Google Scholar Ben-Jacob, E., Schochet, O., Tenenbaum, A., Cohen, I., Czirók, A., Vicsek, T. 1994. Generic modelling of cooperative growth patterns in bacterial colonies. Nature 368: 46–49. 10.1038/368046a0 CASPubMedWeb of Science®Google Scholar Chopard, B., Droz, M. 1990. Cellular automata approach to diffusion problems. Springer Proc. Phys. 46: 130–143. 10.1007/978-3-642-75259-9_12 Google Scholar de Beer, D., Stoodley, P., Roe, F., Lewandowski, Z. 1994. Effects of biofilm structures on oxygen distribution and mass transport. Biotechnol. Bioeng. 43: 1131–1138. 10.1002/bit.260431118 Google Scholar Garrido, J. M., van Benthum, W. A. J., van Loosdrecht, M. C. M., Heijnen, J. J. 1997. Influence of dissolved oxygen concentration on nitrite accumulation in a biofilm airlift suspension reactor. Biotechnol. Bioeng. 53: 168–178. 10.1002/(SICI)1097-0290(19970120)53:2<168::AID-BIT6>3.0.CO;2-M CASPubMedWeb of Science®Google Scholar Glasbey, C. A., Horgan, G. W. 1994. Image analysis for the biological sciences. John Wiley & Sons, Chichester, UK. Google Scholar Hermanowicz, S. W., Schindler, U., Wilderer, P. 1995. Fractal structure of biofilms: New tools for investigation of morphology. Water Sci. Technol. 32: 99–105. 10.1016/0273-1223(96)00013-3 Web of Science®Google Scholar Kaye, B. 1989. A random walk through fractal dimensions. VCH, Weinheim, Germany. Google Scholar Kaandorp, J. A. 1994. Fractal modelling: Growth and form in biology. Springer, Berlin. 10.1007/978-3-642-57922-6 Web of Science®Google Scholar Kwok, W. K., Picioreanu, C., Ong, S. L., van Loosdrecht, M. C. M., Ng, W. J., Heijnen, J. J. 1997. Influence of biomass production and detachment forces on biofilm structures in a biofilm airlift suspension reactor. Biotechnol. Bioeng. (accepted for publication). Google Scholar Lejeune, R., Baron, G. V. 1997. Simulation of growth of a filamentous fungus in three dimensions. Biotechnol. Bioeng. 53: 139–150. 10.1002/(SICI)1097-0290(19970120)53:2<139::AID-BIT3>3.0.CO;2-P CASPubMedWeb of Science®Google Scholar Li, D., Ganczarczyk, J. 1990. Structure of activated sludge flocs. Biotechnol. Bioeng. 35: 57–65. 10.1002/bit.260350109 CASPubMedWeb of Science®Google Scholar Mandelbrot, B. B. 1982. The fractal geometry of nature. W. H. Freeman, San Francisco, CA. Web of Science®Google Scholar Murga, R., Stewart, P. S., Daly, D. 1995. Quantitative analysis of biofilm thickness variability. Biotechnol. Bioeng. 45: 503–510. 10.1002/bit.260450607 CASPubMedWeb of Science®Google Scholar Obert, M., Pfeifer, P., Sernetz, M. 1990. Microbial growth patterns described by fractal geometry. J. Bacteriol. 172: 1180–1185. 10.1128/jb.172.3.1180-1185.1990 PubMedWeb of Science®Google Scholar Picioreanu, C., van Loosdrecht, M. C. M., Heijnen, J. J. 1997. A new combined differential-discrete cellular automaton approach for biofilm modeling. Biotechnol. Bioeng. 57: 718–731. 10.1002/(SICI)1097-0290(19980320)57:6<718::AID-BIT9>3.0.CO;2-O CASPubMedWeb of Science®Google Scholar Sapoval, B., Rosso, M., Gouyet, J.-F. 1985. J. Phys. Lett. (Paris) 46: L149. Web of Science®Google Scholar Savill, N. J., Hogeweg, P. 1997. Modelling morphogenesis: From single cells to crawling slugs. J. Theor. Biol. 184: 229–235. 10.1006/jtbi.1996.0237 PubMedWeb of Science®Google Scholar Soddell, J. A., Seviour, R. J. 1994. A comparison of methods for determining the fractal dimensions of colonies of filamentous bacteria. Binary 6: 21–31. Web of Science®Google Scholar Takács, I., Fleit, E. 1995. Modelling of the micromorphology of the activated sludge floc: Low DO, low F/M bulking. Water Sci. Technol. 31: 235–243. 10.1016/0273-1223(95)00196-T CASWeb of Science®Google Scholar Tijhuis, L., van Loosdrecht, M. C. M., Heijnen, J. J. 1994. Formation and growth of heterotrophic aerobic biofilms on small suspended particles in airlift reactors. Biotechnol. Bioeng. 44: 595–608. 10.1002/bit.260440506 CASPubMedWeb of Science®Google Scholar Toffoli, T., Margolus, N. 1987. Cellular automata machines; a new environment for modelling. MIT Press, Cambridge, MA. Google Scholar van Loosdrecht, M. C. M., Eikelboom, D., Gjaltema, A., Mulder, A., Tijhuis, L., Heijnen, J. J. 1995. Biofilm structures. Water Sci. Technol. 32: 235–243. Web of Science®Google Scholar van Loosdrecht, M. C. M., Picioreanu, C., Heijnen, J. J. 1997. A more unifying hypothesis for the structure of microbial biofilms. FEMS Microb. Ecol. 24: 181–183. 10.1016/S0168-6496(97)00064-0 CASWeb of Science®Google Scholar Wijffels, R. H. 1994. Effect of initial biomass concentration on the growth of immobilized Nitrosomonas europaea. Nitrification by immobilized cells. Ph.D. thesis, Wageningen Agricultural University, Wageningen, The Netherlands. Google Scholar Wimpenny, J. W. T., Colasanti, R. 1997. A unifying hypothesis for the structure of microbial biofilms based on cellular automaton models. FEMS Microb. Ecol. 22: 1–16. 10.1111/j.1574-6941.1997.tb00351.x CASWeb of Science®Google Scholar Wolfram, S. 1986. Theory and applications of cellular automata. World Scientific, Singapore. Google Scholar Citing Literature Volume58, Issue15 April 1998Pages 101-116 ReferencesRelatedInformation

Aerobic granular sludge was cultivated in an intensely mixed sequencing batch airlift reactor (SBAR). A COD loading of 2.5 kg Acetate-COD/(m3 d) was applied. Granules developed in the reactor within one week after inoculation with suspended activated sludge from a conventional wastewater treatment plant. Selection of the dense granules from the biomass mixture occurs because of the differences in settling velocities between granules (fast settling biomass), and filaments and flocs (slow settling biomass). At 'steady state' the granules had an average diameter of 2.5 mm, a biomass density of 60g VSS/I of granules, and a settling rate of > 10 m/h. The biomass consisted of both heterotrophic and nitrifying bacteria. The reactor was operated over a long period during which the granular sludge proved to remain stable. The performance of the intermittently fed SBAR was compared to that of the continuously fed biofilm airlift suspension reactor (BASR). The most importance difference was that the density of the granules in the SBAR was much higher than the density of the biofilms in the BASR. It is discussed that this could be due to the fact that the SBAR is intermittently fed, while the BASR is continuously fed.

A novel method was developed for the quantitative analysis of the microbial metabolome using a mixture of fully uniformly (U) 13C-labeled metabolites as internal standard (IS) in the metabolite extraction procedure the subsequent liquid chromatography–electrospray ionization-tandem mass spectrometry (LC–ESI-MS/MS) analysis. This mixture of fully U 13C-labeled metabolites was extracted from biomass of Saccharomyces cerevisiae cultivated in a fed-batch fermentation on fully U 13C-labeled substrates. The obtained labeled cell extract contained, in principle, the whole yeast metabolome, allowing the quantification of any intracellular metabolite of interest in S. cerevisiae. We have applied the labeled cell extract as IS in the analysis of glycolytic and tricarboxylic acid (TCA) cycle intermediates in S. cerevisiae sampled in both steady-state and transient conditions following a glucose pulse. The use of labeled IS effectively reduced errors due to variations occurring in the analysis and sample processing. As a result, the linearity of calibration lines and the precision of measurements were significantly improved. Coextraction of the labeled cell extract with the samples also eliminates the need to perform elaborate recovery checks for each metabolite to be analyzed. In conclusion, the method presented leads to less workload, more robustness, and a higher precision in metabolome analysis.

Denitrifying dephosphatation enables the removal of phosphorus and nitrogen with minimal use of COD, minimal oxygen consumption and minimal surplus sludge production. Moreover it would make aeration only necessary for nitrification. Therefore we have studied an anaerobic-anoxic (A2) sequencing batch reactor (SBR) coupled to a nitrification SBR. Denitrifying phosphorus removing bacteria (DPB) and nitrifiers were completely separated in two sludges in these two SBRs. The nitrified supernatant was recirculated from the nitrification SBR to the A2 SBR where nitrate was utilized by DPB as an electron acceptor for phosphorus removal. The technical feasibility for simultaneous phosphorus and nitrogen removal in the proposed two-sludge system was evaluated. The benefits of two-sludge systems over single-sludge systems were also discussed. It could be concluded that the separation of the nitrification step leads to an optimal process design for the application of denitrifying dephosphatation. The two-sludge system showed stable phosphorus and nitrogen removal, and enabled the removal of 15 mg-P/1 and 105 mg N/1 at the expense of only 400 mg-COD/1 acetic acid. Stoichiometric calculations showed that, in the two-sludge system the required COD can be up to 50% less than for conventional aerobic phosphorus and nitrogen removal systems. Moreover oxygen requirements and sludge production can be decreased in significant amounts of about 30 and 50%, respectively.