A bioremediation model was develope

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:

Results (Thai) 1:

แบบววิธีถูกพัฒนาขึ้นเพื่ออธิบายการคาดการณ์ราคาของโลหะววิธีจากโฆษณา มีรูปแบบยึดตามข้อมูลที่รวบรวมในระหว่างการศึกษาและสมมติฐานบางอย่างประจักษ์เกี่ยวกับจำนวน AW ผลิตที่ Tarong แต่ละปี แบบได้รับการพัฒนาเพื่อทดสอบสถานการณ์ที่ที่มีอยู่200 ฮา โฆษณาถูกแปลงเป็นชุดววิธีบ่อด้วยโพรไฟล์จานเดียวกันกับที่ใช้ในการศึกษาสาธิตของเราสถานการณ์นี้ถูกเลือกด้วยเหตุผลสองประการ อันดับแรก จะถือว่าเป็นที่บริเวณที่ดินที่จะสนับสนุนเทคโนโลยีววิธีจะต้องไม่เกินพื้นที่ที่ทุ่มเทเพื่อการบริหารจัดการที่มีอยู่กลยุทธ์ (เช่นบริการเก็บข้อมูล) สอง วิเคราะห์วงจรชีวิตของ utilityconnectedเพาะปลูก algal แนะนำที่มีมีการลดลงคืนใน C จับเป็นให้เพิ่มขนาดเนื่องจากการปรับต้นทุนเครื่องสูบแก๊สชำระล้างกรด (Rickman et al., 2013) ดังนั้น100e200 ฮา สิ่งอำนวยความสะดวกได้ C มากที่สุดที่จับภาพศักยภาพ(Rickman et al., 2013)แบบววิธีได้รับการพัฒนาในขั้นที่สามคำนวณหุ้นยืนของโลหะอยู่ใน ADการประเมินการปล่อยก๊าซของโลหะจากการเผาไหม้ถ่านหินใหม่ ประจำปีและคำนวณมวลของโลหะออกจากโฆษณาแต่ละปีใน harvested Oedogonium ด้วยวิธีนี้ การคาดการณ์แบบจำลองกำหนดววิธีเป็นโลหะที่ได้รับนั้นถูกแยกภาย ในเซลล์ algal หรือ passively กับพื้นผิวของ algalเซลล์ และจากนั้น มาลบออกจากระบบในระหว่างการเก็บเกี่ยวของชีวมวล โลหะที่ precipitate ในบ่อวัฒนธรรมไม่มีบันทึกในรูปแบบนี้ และถือว่ายังคงมีในระบบการดูดซับในรอบการเพาะปลูกต่อไป ที่"หุ้นส่วน" (กิโลกรัม) ของแต่ละองค์ประกอบ 8 รายการ ANZECC ถูกประมาณในการโฆษณาเป็นผลคูณของความเข้มข้นเฉลี่ยของแต่ละองค์ประกอบใน AW (เช่นที่ "เริ่มต้น" ความเข้มข้นในตารางที่ 1) และความจุของโฆษณา (รางวัลละ 46000 มล.) เป็นการประเมินหัวเก่าจึงถือว่าโฆษณาเป็นที่ผลิต สอง ปล่อยประจำปีของโลหะจากสถานีพลังงานได้ประเมินคูณเรียกว่าความเข้มข้นของแต่ละองค์ประกอบใน AW (ตาราง S1) โดยปล่อยปีใหม่ AW ไม่มีข้อมูลใน AWusage มีการดังนั้น การใช้ L 0.35 ล้านปีสันนิษฐานตามของกำลังการผลิตปัจจุบันของ 700MW (สมาร์ทและ Aspinall, 2009) สำหรับการมีกำหนดวัตถุประสงค์ของการปล่อยโลหะรุ่นนี้เป็นความเข้มข้นของโลหะใน AWand แบบพิจารณาเฉพาะโลหะที่leach จากเถ้าที่เป็นแบบ AWคำนวณ sequestration ประจำปีของโลหะโดย Oedogoniumคูณความเข้มข้นของแต่ละองค์ประกอบใน Oedogoniumชีวมวล (มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม 1) โดยผลผลิตชีวมวลใน200 ฮา ของการเพาะปลูก Sequestration โลหะส่วนประกอบของการรุ่นมีสมมติฐานหลักสอง แรก โปรไฟล์ของธาตุชีวมวลมีความสอดคล้องกับที่รายงานในการศึกษานี้ (ตารางที่ 1) นี้อีกการศึกษาปัจจุบันได้แสดงที่ธาตุประวัติของชีวมวลแตกต่างกันเมื่อผลผลิตมีตั้งแต่2.8-8.2 g DWm 2 d 1 รูปแบบสันนิษฐานการผลิตภาพเฉลี่ยของ5.62 g DW m 2 d 1 มีช่วงความเชื่อมั่น 95% ของ1.49 g DW m 2 d 1 ตามข้อมูลประจักษ์ ที่สองสมมติฐานที่สำคัญคือราคาววิธีของโลหะสอดคล้องกันผ่านเวลาแม้มีการลดความเข้มข้นโลหะใน AW ที่จะเกิดเป็นโลหะอยู่นั้นถูกแยก ที่รุ่นววิธีคำนวณข้อมูลเหล่านี้ และลงจุดผ่านเวลาตามสูตร:

Results (Thai) 2:

รูปแบบการบำบัดทางชีวภาพได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่ออธิบายการคาดการณ์อัตราการบำบัดทางชีวภาพโลหะจากการโฆษณา
รูปแบบที่ได้รับขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงประจักษ์ที่เก็บรวบรวมในระหว่างการศึกษานี้และสมมติฐานบางอย่างเกี่ยวกับปริมาณของAW ผลิต Tarong แต่ละปี รูปแบบที่ได้รับการพัฒนาเพื่อทดสอบสถานการณ์ที่มีอยู่200 ฮ่าโฆษณาถูกดัดแปลงเป็นชุดของบ่อบำบัดทางชีวภาพที่มีรายละเอียดเป็นรูปโค้งเดียวกันกับที่ใช้ในการศึกษาการสาธิตของเรา. สถานการณ์นี้ได้รับเลือกด้วยเหตุผลสองประการ ครั้งแรกมันจะสันนิษฐานว่าพื้นที่ของที่ดินที่มีอยู่เพื่อสนับสนุนเทคโนโลยีการบำบัดทางชีวภาพจะไม่เกินพื้นที่ที่อุทิศตนเพื่อการบริหารจัดการที่มีอยู่กลยุทธ์(เช่นการเก็บรักษาสถานที่) ประการที่สองวงจรชีวิตการวิเคราะห์ utilityconnected เพาะปลูกสาหร่ายชี้ให้เห็นว่ามีการลดลงผลตอบแทนในการจับกุม C เป็นสิ่งอำนวยความสะดวกที่เพิ่มขึ้นในขนาดเนื่องจากการมีพลังค่าใช้จ่ายในการสูบน้ำก๊าซไอเสีย(ริกส์ et al., 2013) ดังนั้น100e200 สิ่งอำนวยความสะดวกฮ่ามีศักยภาพในการจับภาพ C ที่ยิ่งใหญ่ที่สุด(ริกส์ et al, 2013).. รูปแบบการบำบัดทางชีวภาพได้รับการพัฒนาในสามขั้นตอน; การคำนวณของหุ้นที่ยืนของโลหะในปัจจุบันในการโฆษณา, การประมาณค่าของการปล่อยก๊าซประจำปีของโลหะจากใหม่ การเผาไหม้ถ่านหินและการคำนวณมวลของโลหะออกจากโฆษณาในแต่ละปีในOedogonium เก็บเกี่ยว ด้วยวิธีนี้การทำนายรูปแบบการบำบัดทางชีวภาพกำหนดเป็นโลหะที่ได้รับการแยกภายในเซลล์สาหร่ายหรือผูกไว้เฉยๆกับพื้นผิวของสาหร่ายเซลล์และจากนั้นภายหลังออกจากระบบในช่วงการเก็บเกี่ยวของชีวมวล โลหะที่ตะกอนในบ่อเพาะเลี้ยงไม่ได้บันทึกในรูปแบบนี้และมีการพิจารณาที่จะยังคงอยู่ในระบบสำหรับการดูดซึมในรอบการเพาะปลูกตามมา "หุ้นยืน" (กิโลกรัม) ของแต่ละ 8 ANZECC จดทะเบียนองค์ประกอบได้ประมาณในการโฆษณาเป็นผลิตภัณฑ์ของความเข้มข้นเฉลี่ยของแต่ละองค์ประกอบในAW (เช่น "เริ่มต้น" ความเข้มข้นในตารางที่ 1) และความจุของโฆษณา (46,000 มิลลิลิตร) นี้เป็นประมาณการอนุรักษ์ที่มันถือว่าเป็นโฆษณาที่ความจุ ประการที่สองการปล่อยประจำปีของโลหะจากสถานีพลังงานได้ประมาณโดยการคูณความเข้มข้นรู้จักกันดีของแต่ละองค์ประกอบในAW (ตาราง S1) โดยปล่อยปีใหม่AW ไม่มีข้อมูลใน AWusage มีอยู่ดังนั้นการใช้งานประจำปีของ0350000000 L ได้รับการสันนิษฐานบนพื้นฐานของความจุปัจจุบันของ700MW (สมาร์ทและ Aspinall 2009) สำหรับวัตถุประสงค์ของการปล่อยโลหะรุ่นนี้จะถูกกำหนดเป็นความเข้มข้นของโลหะในAWand รูปแบบการพิจารณาโลหะเดียวที่โกรกจากเถ้าเข้าAW ที่. อายัดประจำปีของโลหะโดย Oedogonium ที่คำนวณโดยการคูณความเข้มข้นของแต่ละองค์ประกอบในOedogonium ชีวมวล (มก. กก. 1) โดยการผลิตชีวมวลทั่ว200 เฮกเตอร์ของการเพาะปลูก ส่วนประกอบโลหะอายัดของรูปแบบการมีสองสมมติฐานที่สำคัญ ครั้งแรกรายละเอียดธาตุของชีวมวลที่มีความสอดคล้องกับที่มีการรายงานในการศึกษาครั้งนี้ (ตารางที่ 1) นี้เป็นที่เหมาะสมในขณะที่การศึกษาในปัจจุบันแสดงให้เห็นว่าธาตุรายละเอียดของชีวมวลไม่แตกต่างกันไปเมื่อช่วงการผลิตจาก2.8 8.2 กรัมที่จะ DWM 2 d? 1 รูปแบบถือว่าผลผลิตเฉลี่ย5.62 กรัม DW m? 2 d? 1 กับช่วงความเชื่อมั่น 95% 1.49 กรัม DW m? 2 d? 1 บนพื้นฐานของข้อมูลเชิงประจักษ์ของเรา ที่สองสมมติฐานที่สำคัญคือว่าอัตราการบำบัดทางชีวภาพของโลหะมีความสอดคล้องกันผ่านช่วงเวลาที่แม้จะมีการลดลงของความเข้มข้นของโลหะในAW ที่จะเกิดขึ้นในขณะที่มีการแยกโลหะ รูปแบบการบำบัดทางชีวภาพที่คำนวณได้จากปัจจัยการผลิตเหล่านี้และพล็อตผ่านช่วงเวลาตามสูตร:

Results (Thai) 3:

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