The enhancement of black liquor treatment by applying a natural flocculant and converting its sludge to a high‐benefit product
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Black liquor (BL) as lignocellulosic‐based industrial wastewater is largely attained from a chemical pretreatment process. When treated with the commonly used coagulant polyaluminum chloride (PACl), BL was decolourized but its pH decreased drastically from 13 to 4–5. Chitosan as a natural flocculant was added to the BL treatment process to support the PACl. The combination of coagulant‐flocculant (PACl‐Chitosan) effectively generated sludge, rejuvenated the treated BL pH level to neutral, and decolourized and reduced several parameters required for the treated BL disposal. To establish a sustainable recycling process and enhance the BL treatment, the generated sludge as a potential source was recovered and converted to a carbonaceous adsorbent (CA) by applying a two‐stage carbonization process, heat and steam carbonization, during which the temperature and time in the first stage of the heat‐carbonization process differ. The first BL sludge‐based CA (BLS‐CA 1) is produced by employing the first stage heating at 575 °C for 180 min while the second black liquor sludge‐based CA (BLS‐CA 2) is produced by employing the first stage heating at 450 °C for 60 min. Both CAs were able to adsorb about 99 % methylene blue (MB) at MB concentration 100 mg/L for 16 h though they have smaller surface areas than commercially activated carbon, which is only able to adsorb about 70 % MB at the same concentration and adsorption time. This study demonstrates a potential way to reduce the emerging problem from the generated sludge through a sustainable recycling process as well as BL treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».