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Enregistrement W2807543116 · doi:10.7939/r3513v908

Using biosolids as a water source in non-catalytic hydrolysis reactions for biofuel production

2017· article· en· W2807543116 sur OpenAlexaboutno aff
Lin Xia

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosolidsBiofuelEnvironmental scienceProduction (economics)Pulp and paper industryWaste managementHydrolysisCatalysisBioenergyChemistryEnvironmental engineeringEngineeringEconomicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biosolids are residues produced from the treatment of municipal sludge and are rich in organic materials. The growing volume of biosolids and concerns over microbial safety highlight the difficulties associated with biosolids disposal. Canada generates about 660,000 dry tons of biosolids annually,[1, 2] which is becoming an environmental issue. The biosolids used in this study are semisolids containing mostly water. Biosolids have difficulty settling, and the microbes and heavy metal content adds complexity to biosolids disposal. Furthermore, the cost of biosolids management accounts for more than half of the total operating cost of a wastewater treatment facility. Currently, solutions for safe disposal and utilization of biosolids have become ever more diverse, especially its application in energy recovery and biofuel production. A two-step lipid pyrolysis approach has been designed to be a sustainable biofuel technology that can widely use renewable lipid feedstocks. Thermal hydrolysis will convert lipids into protonated fatty acids, which later can be used as feedstock for pyrolysis to produce hydrocarbon-based drop-in fuels (Indistinguishable from petroleum-based hydrocarbons). Also, the hydrolysis process promotes the settling of biosolids. Several studies have investigated the thermal hydrolysis of brown grease with water, but nothing has been reported on using biosolids as the water source in the hydrolysis of brown grease. The primary goal of this study was to investigate the possibility of utilizing water and organic materials in biosolids for the hydrolysis process. The first objective of this research was to characterize the biosolids (water concentration >96%) and investigate the hydrolysis of unamended biosolids alone. The free fatty acids(FFA) in the hydrolysate were solvent extracted and analyzed to determine the impact of the hydrolysis on FFA %. The results showed that the quantity of lipid materials in biosolids following hydrolysis was too small but still can contribute for substantial hydrocarbon production. And the settling performance of the hydrolysates was excellent. In a second study, a renewable lipid feedstock, brown grease, was blended with biosolids to explore the hydrolysis performance of using biosolids as a substitute for water to hydrolyze brown grease, with regards to FFA% in the recovered lipid phase of hydrolysate and the FFA conversion. Different pH, reaction time, and temperature for hydrolysis were studied. The results showed the performance of the biosolids was similar to distilled water in terms of phase separation, FFA% and FFA conversion. The third research objective focused on the quality of the biosolids-hydrolyzed brown grease lipid phase influenced by the temperature. The hydrolysis was conducted at three different temperatures, starting from 280°C, and at a water-to-oil ratio of 5:1. Sulfur, nitrogen and other compounds were analyzed. Biosolids performed similarly to water in terms of free fatty acid conversion, but had slightly elevated sulfur and nitrogen content in the product.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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