Intrinsic molecular insights to enhancement of biogas production from kitchen refuse using alkaline-microwave pretreatment
Notice bibliographique
Résumé
The current study analyzed and optimized the concentration of NaOH for alkaline pretreatment of kitchen refuse for biogas production. Also, the benefits of microwave assistance in enhanced biogasification of kitchen refuse were evaluated. The TS, VS and structural changes were compared using standard experimental techniques. Molecular dynamics was investigated for the molecular level changes leading to higher biogasification in NaOHmicrowave combined pretreatment. The methane and biogas yields were calculated to validate the benefits of microwave assistance in efficient biogasification. The NaOH-microwave combined pretreatment showed higher VS production. Microwave treatment degraded and removed lignin more efficiently. Molecular dynamics studies revealed the induction of configurational instability in lignin and cellulose molecules with variable temperatures. The methane and biogas production increased with 6% NaOH concentration, and decreased at higher NaOH concentration till 10%. Microwave assistance declined the required NaOH concentration further to 4%. Thus, as compared to 6% NaOH concentration required for an efficient pretreatment, the kitchen refuse was efficiently pretreated with 4% NaOH concentration when combined with a 30 min duration microwaving. The experimental and computational data provided a detailed analysis proposing an optimized, novel and promising method to pretreat kitchen refuse for efficient and enhanced biogas production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».