Solid state anaerobic digestion of mixed organic waste: the synergistic effect of food waste addition on the destruction of paper and cardboard
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Full-scale anaerobic digestion processes for organic solid waste are common in Europe, but generally unaffordable in Canada and the United States because of inadequate regulations to restrict cheaper forms of disposal, particularly landfill. We investigated the viability of solid-state anaerobic digestion (SS-AD) as an alternative that reduces the costs of waste pretreatment and subsequent wastewater treatment. A laboratory SS-AD digester, comprising six 10L leach beds and an upflow anaerobic sludge blanket reactor treating the leachate, was operated continuously for 88 weeks, with a mass balance of 101±2%. The feed was a mixture of cardboard, boxboard, newsprint, and fine paper, and varying amounts of food waste (from 0% to 29% on a COD basis). No process upset or instability was observed. The addition of food waste showed a synergistic effect, raising CH 4 production from the fibre mixture from 52.7 L.kg -1 COD fibre added to 152 L.kg -1 COD fibre added , an increase of 190%. Substrate COD destruction efficiency reached 65% and a methane yield of 225 L.kg -1 COD added was achieved at 29% food waste on a COD basis, and a solids retention time of 42 days. This performance was similar to that of a completely stirred tank reactor digesting similar wastes, but with much lower energy input. Abstract Figure
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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) | 0,000 | 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 ».