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Enregistrement W2168793078 · doi:10.1177/0734242x14538308

Anaerobic digestion and gasification coupling for wastewater sludge treatment and recovery

2014· article· en· W2168793078 sur OpenAlexaff
Nicolas Lacroix, Daniel R. Rousse, Robert Häusler

Notice bibliographique

RevueWaste Management & Research The Journal for a Sustainable Circular Economy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaerobic digestionBiogasWaste managementEnergy recoverySewage sludgeEnvironmental scienceSewage treatmentSewage sludge treatmentBioenergyWastewaterPulp and paper industryChemistryBiofuelEngineeringMethaneMathematicsEnergy (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sewage sludge management is an energy intensive process. Anaerobic digestion contributes to energy efficiency improvement but is limited by the biological process. A review has been conducted prior to experimentation in order to evaluate the mass and energy balances on anaerobic digestion followed by gasification of digested sludge. The purpose was to improve energy recovery and reuse. Calculations were based on design parameters and tests that are conducted with the anaerobic digester of a local wastewater treatment plant and a small commercial gasification system. Results showed a very significant potential of energy recovery. More than 90% of the energy content from sludge was extracted. Also, approximately the same amount of energy would be transferred in both directions between the digester (biogas) and the gasifier (thermal energy). This extraction resulted in the same use of biogas as the reference scenario but final product was a totally dry biochar, which represented a fraction of the initial mass. Phosphorus was concentrated and significantly preserved. This analysis suggests that anaerobic digestion followed by dehydration, drying and gasification could be a promising and viable option for energy and nutrient recovery from municipal sludge in replacement of conventional paths.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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