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A state-of-the-art review on anaerobic digestion of sewage sludge based on microbial abundance: Correlations among microbiota, performance and process parameters

厌氧消化 丰度(生态学) 环境科学 污水污泥 污水 无氧运动 过程(计算) 生物 环境化学 制浆造纸工业 生态学 化学 环境工程 工程类 甲烷 计算机科学 生理学 操作系统
作者
Bo Zhou,Wei Wu,Xuesong Li,Ruobin Dai,Zhiwei Wang
出处
期刊:Critical Reviews in Environmental Science and Technology [Informa]
卷期号:: 1-24 被引量:9
标识
DOI:10.1080/10643389.2023.2292972
摘要

Anaerobic digestion (AD) presents a promising avenue for efficiently reducing sewage sludge and generating renewable energy. The success of AD systems largely relies upon the microbial community composition, which is associated with various process parameters. This review aims to investigate the correlations among the microbiota abundances, digestion performances, and process parameters based on 233 datasets in 69 publications. Statistical analysis of the datasets uncovers significant correlations between process parameters with dominant bacterial phyla and archaeal genera. The evolution of microbial relative abundance (RA) reveals that Chloroflexi are positively correlated with Actinobacteria, Spirochaetes, and Synergistetes, while Firmicutes exhibit negative correlations with Proteobacteria, Chloroflexi, and Spirochaetes. Methanosarcina have negative correlations with Methanothrix, Methanobacterium, and Methanomassiliicoccus. Bacteria and archaea exhibit potential competitive (between syntrophic acetate-oxidizing bacteria and acetoclastic archaea) and syntrophic (between hydrogen-producing bacteria and hydrogenotrophic archaea) relationships. Furthermore, the volatile solids reduction and methane yield are significantly correlated with microbiota RAs and the ratio of Bacteroidetes and Firmicutes. This review sheds light on microbial interactions and thus AD performance by establishing the correlations between process parameters and microbiota composition. Future research directions should emphasize the significance of rare taxa, the necessity for experimental validation, and the potential of advanced modeling approaches to optimize sludge AD systems.

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