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Enregistrement W2888982173 · doi:10.3390/en11092286

Hydrothermal Carbonization of Biosolids from Waste Water Treatment Plant

2018· article· en· W2888982173 sur OpenAlexafffund
Dhananjay V. Bhatt, Ankita Shrestha, Raj Kumar Dahal, Bishnu Acharya, Prabir Basu, Richard MacEwen

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensHealth PEIUniversity of Prince Edward IslandDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHydrothermal carbonizationBiosolidsCarbonizationHeat of combustionNitrogenCarbon fibersSewage sludgePhosphorusMoistureHydrothermal circulationWastewaterPulp and paper industrySewage treatmentDewateringChemistryEnvironmental chemistryWaste managementEnvironmental scienceMaterials scienceChemical engineeringEnvironmental engineeringCombustionAdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high moisture content of biosolid from a wastewater treatment plant limits its use for agriculture and energy applications. This limitation could be obviated by hydrothermal carbonization, which requires less energy compared to other thermochemical treatment processes, and results in stabilized solid hydrochar product. The present study examined this option by hydrothermally treating the biosolid at three temperatures (180, 200 and 220 °C) for 30 min, and at 200 °C for 15, 30 and 60 min. An increase of 50% in the heating value of the biosolid was obtained after this carbonization. A reduction in the nitrogen concentration in hydrochar was noted with an increase in phosphorus concentration, but potassium concentration remained largely unchanged. Additionally, the carbon to nitrogen ratio in the hydrochar product was higher than the biosolid that makes it suitable for agriculture applications. The chemical oxygen demand of the process water was in the range of 83,000 to 96,000 mg/L. The study thus provides insight into high-value products that can be generated by the hydrothermal carbonization of biosolids.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,293

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 savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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