A bioremediation model was developed to describe the projected
rates of metal bioremediation from the AD. The model was
based on empirical data collected during this study and some assumptions
regarding the amount of AW produced at Tarong each
year. A model was developed to test the scenario that the existing
200 ha AD was converted to a series of bioremediation ponds with
the same parabolic profile as that used in our demonstration study.
This scenario was chosen for two reasons. First, it is assumed that
the area of land available to support a bioremediation technology
will not exceed the area dedicated to the existing management
strategy (i.e. onsite retention). Second, life-cycle analyses of utilityconnected
algal cultivation suggest that there are diminishing
returns in C capture as the facility increases in size due to the energetic
costs of pumping flue gas (Rickman et al., 2013). Consequently,
100e200 ha facilities have the greatest C capture potential
(Rickman et al., 2013).The bioremediation model was developed in three stages;
calculation of the standing stock of metals currently in the AD,
estimation of the annual emissions of metals from new coal combustion,
and calculation of the mass of metals removed from the AD
each year in the harvested Oedogonium. In this way, the predictive
model defines bioremediation as metals that have been sequestered
within algal cells or passively bound to the surface of algal
cells, and then subsequently removed from the system during the
harvesting of biomass. Metals that precipitate in the culture ponds
are not captured in this model and are considered to have remained
in the system for uptake in subsequent cultivation cycles. The
“standing stock” (kg) of each of the 8 ANZECC-listed elements was
estimated in the AD as the product of the mean concentration of
each element in AW(i.e. the “initial” concentrations in Table 1) and
the capacity of the AD (46,000 ML). This is a conservative estimate
as it assumes the AD is at capacity. Second, the annual emissions of
metals from the power station were estimated by multiplying the
known concentrations of each element in AW (Table S1) by the
annual emissions of new AW. No data on AWusage were available
so an annual usage of 0.35 billion L has been assumed on the basis
of a current capacity of 700MW(Smart and Aspinall, 2009). For the
purposes of this model metal emissions are defined as the concentration
of metal in AWand the model considers only metals that
leach from the ash into the AW.
The annual sequestration of metals by Oedogonium was calculated
by multiplying the concentration of each element in Oedogonium
biomass (mg kg1) by the biomass productivity across
200 ha of cultivation. The metal sequestration component of the
model has two key assumptions. First, the elemental profile of the
biomass is consistent with that reported in this study (Table 1). This
is reasonable as the current study has shown that the elemental
profile of the biomass does not vary when productivity ranges from
2.8 to 8.2 g DWm2 d1. The model assumes a mean productivity of
5.62 g DW m2 d1, with 95% confidence intervals of
1.49 g DW m2 d1 on the basis of our empirical data. The second
key assumption is that the bioremediation rates of metals are
consistent through time despite the reduction in metal concentrations
in AW that will occur as metals are sequestered. The
bioremediation model was calculated from these inputs and
plotted through time according to the formula: Mf ¼ ðSþAÞ R
Where, Mf is the final mass of each element in the AD after each
year of Oedogonium cultivation (kg), S is the standing stock of
เป็นวิธีที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่ออธิบายแบบจำลองคาดการณ์ราคาของโลหะจากค่า
ตามโฆษณา รูปแบบข้อมูลเชิงประจักษ์ที่ใช้ในการศึกษานี้มีสมมติฐานเกี่ยวกับปริมาณของอะ
ที่ผลิตแก้วในแต่ละปี แบบจำลองที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อทดสอบสถานการณ์ที่ที่มีอยู่
200 ฮาโฆษณาที่ถูกแปลงเป็นชุดของค่าน้ำ
เดียวกันที่ใช้ในการศึกษาเป็นแบบจานดาวเทียมโปรไฟล์สาธิตของเรา .
บทนี้ถูกเลือกสำหรับสองเหตุผล ก่อนมันจะสันนิษฐานว่า
พื้นที่พร้อมที่จะสนับสนุนเทคโนโลยีชีวภาพ
จะไม่เกินพื้นที่ที่ทุ่มเทให้กับการบริหารจัดการกลยุทธ์ ( เช่นในโรงแรม
ความคงทน ) ประการที่สองการวิเคราะห์วงจรชีวิตของ utilityconnected
เพาะสาหร่าย แสดงให้เห็นว่ามีลดน้อยลง
กลับมาที่ C ยึดเป็นสถานที่เพิ่มขึ้นในขนาดเนื่องจากการแข็งขัน
ต้นทุนปั๊มก๊าซ ( Rickman et al . , 2013 ) โดย
100e200 ฮาเครื่องมีศักยภาพมากที่สุด C จับ
( Rickman et al . , 2013 ) ค่ารูปแบบการพัฒนาใน 3 ขั้นตอน ;
การคำนวณยืนหุ้นโลหะอยู่ในโฆษณา
การประเมินการปล่อยก๊าซจากการเผาไหม้ถ่านหินโลหะปีใหม่
และการคำนวณของมวลของโลหะออกจากโฆษณา
แต่ละปีในการเก็บเกี่ยวโดโกเนียม . ในวิธีนี้ , แบบจำลอง
กําหนดค่าเป็นโลหะที่ถูกซ่อนเร้นอยู่ภายในเซลล์ของสาหร่ายหรือเฉยๆ
ต้องผิวของสาหร่ายเซลล์ แล้ว สามารถลบออกจากระบบในระหว่าง
การเก็บเกี่ยวของชีวมวล โลหะที่ตกตะกอนในบ่อ
ไม่บันทึกในรูปแบบนี้ และถือว่ายังคง
ในระบบการปลูกตามวงจร
" มีหุ้น " ( กก. ) ของแต่ละ 8 anzecc แสดงองค์ประกอบคือ
ประมาณในโฆษณา เช่น ผลิตภัณฑ์ของค่าเฉลี่ยความเข้มข้นของแต่ละองค์ประกอบ ( เช่น
อ่า" ความเข้มข้นเริ่มต้น " ใน ตารางที่ 1 ) และ
ความจุของ AD ( 46 , 000 มิลลิลิตร ) นี้เป็นประมาณการอนุรักษ์
มันถือว่าเป็นโฆษณาที่ความจุ ประการที่สอง การปล่อยปี
โลหะจากสถานีพลังงานประมาณได้โดยการคูณ
รู้จักความเข้มข้นของแต่ละองค์ประกอบในโถ ( ตาราง S1 ) โดย
ปล่อยปีใหม่อ่า . ไม่มีข้อมูลใน awusage มีอยู่
ดังนั้นปีใช้ของ 035 พันล้านลิตร ได้สันนิษฐานบนพื้นฐาน
ของความจุปัจจุบันของ 700mw ( สมาร์ท และแอสพินอล , 2009 ) สำหรับวัตถุประสงค์ของการปล่อยรุ่นนี้
เป็นโลหะมีการกำหนดความเข้มข้นของโลหะใน awand รูปแบบพิจารณาโลหะเท่านั้น
ชะจากเถ้าลงอะ
ปีสะสมของโลหะโดยโดโกเนียมคำนวณ
โดยคูณความเข้มข้นของแต่ละองค์ประกอบในโดโกเนียม
จำนวนสิ่งมีชีวิตต่อหน่วยพื้นที่ ( มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม 1 ) โดยชีวมวลการผลิตทั่วทั้ง
200 ไร่ ปลูก การสะสมโลหะเป็นส่วนประกอบของรูปแบบได้ 2
สมมติฐานหลัก แรก ธาตุของ
ชีวมวลสอดคล้องกับรายงานการศึกษา ( ตารางที่ 1 ) นี้
เหมาะสมการศึกษาในปัจจุบันได้แสดงให้เห็นว่าธาตุ
ของมวลชีวภาพไม่แตกต่างกันเมื่อผลผลิตช่วงจาก
2.8 8 .2 G dwm 2 D 1 รูปแบบจะถือว่าหมายถึงผลผลิตของ
5.62 กรัม DW M D 2 1 กับ 95% ช่วงความเชื่อมั่นของ
1.49 กรัม DW M D 2 1 บนพื้นฐานของข้อมูลเชิงประจักษ์ของเรา สมมติฐานที่สำคัญที่สองคืออัตราค่า
ที่สอดคล้องกันของโลหะที่ผ่านเวลา แม้จะมีการลดปริมาณโลหะ
ในโถที่จะเกิดขึ้น เช่น โลหะจะแยกตัวออกมา
รูปแบบวิธีคำนวณจากปัจจัยเหล่านี้และ
วางแผนผ่านเวลาตามสูตร : MF ¼ð S þเป็นÞ R
ที่ไหน , MF เป็นสุดท้ายมวลของแต่ละองค์ประกอบในโฆษณาหลังจากที่แต่ละ
ปีการเพาะปลูกโดโกเนียม ( กก. ) เป็นหุ้นของยืน
การแปล กรุณารอสักครู่..