Modelling hydrolysis: Simultaneous versus sequential biodegradation of the hydrolysable fractions
Notice bibliographique
Résumé
Hydrolysis is considered the limiting step during solid waste anaerobic digestion (including co-digestion of sludge and biosolids). Mechanisms of hydrolysis are mechanistically not well understood with detrimental impact on model predictive capability. The common approach to multiple substrates is to consider simultaneous degradation of the substrates. This may not have the capacity to separate the different kinetics. Sequential degradation of substrates is theoretically supported by microbial capacity and the composite nature of substrates (bioaccessibility concept). However, this has not been experimentally assessed. Sequential chemical fractionation has been successfully used to define inputs for an anaerobic digestion model. In this paper, sequential extractions of organic substrates were evaluated in order to compare both models. By removing each fraction (from the most accessible to the least accessible fraction) from three different substrates, anaerobic incubation tests showed that for physically structured substrates, such as activated sludge and wheat straw, sequential approach could better describe experimental results, while this was less important for homogeneous materials such as pulped fruit. Following this, anaerobic incubation tests were performed on five substrates. Cumulative methane production was modelled by the simultaneous and sequential approaches. Results showed that the sequential model could fit the experimental data for all the substrates whereas simultaneous model did not work for some substrates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».