Moving from alcohol to methane biofilters: an experimental study on biofilter performance and carbon distribution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Biofilters can be used to eliminate different gaseous pollutants including alcohols (e.g. methanol, ethanol) and methane (CH 4 ) individually or in a mixture. In this regard, the biofilter adaptability to feed composition variation is an industrial requisite. Inlet gas composition changes also give a better insight about carbon input and end‐points in biofilters. In this study, the gradual conversions of two biofilters from methanol and ethanol to CH 4 were investigated. RESULTS Both biofilters reached 100% removal efficiencies for the alcohols with no initial inoculation. Keeping the total inlet load constant (30 ± 1.3 g m −3 h −1 ), CH 4 was progressively substituted in the feed with corresponding alcohol:CH 4 mass ratios of 3:1, 1:1, 1:3 and 0 g alcohol :g CH4 . Maximum CH 4 removal efficiencies of 52% and 29% were obtained (respectively) for biofilters started with methanol and ethanol. By moving from alcohols to CH 4 biofilters, the gas phase output carbon increased from 273 to 666 g carbon day −1 and from 377 to 681 g carbon day −1 respectively for the methanol‐ and ethanol‐based biofilters. CONCLUSION This study showed a successful treatment based on inlet pollutant alteration from methanol or ethanol to CH 4 in two separate biofilters. However, the methanol‐based biofilter displayed a better performance and a shorter acclimation time for CH 4 conversion. © 2019 Society of Chemical Industry
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».