Integrating the Bottom Ash Residue from Biomass Power Generation into Anaerobic Digestion To Improve Biogas Production from Lignocellulosic Biomass
Notice bibliographique
Résumé
The bottom ash residue derived from biomass power generation was characterized by alkalinity and contained about 35 mineral elements, which offered a possibility to improve anaerobic digestion of lignocellulose biomass via providing mineral nutrients for microorganisms and alkali conditions for pretreatment. Technically, bottom ash was mixed with distilled water to prepare the extracting solution for this investigation. To check the function as a nutrient provider of bottom ash, the increased bottom ash loading from 0.37 to 2.96% was employed to achieve the extracting solutions with different concentrations of mineral elements. Rice straw was mixed with these extracting solutions for 7 days and then employed for the anaerobic digestion in batch. Results indicated that 314.38 mL/g of total solid biogas was achieved by 0.37% bottom ash, which was 21.2 and 15.8% higher than that of the blank and 0.12% NaOH (equivalent alkalinity of 0.37% bottom ash), respectively, proving that bottom ash substantially functioned as a nutrient provider with the resultant improvement. However, the decreased biogas production at higher loadings suggested potential inhibitions. Besides, to check the potential function of alkali pretreatment using bottom ash, the soaking duration of rice straw in the extracting solution (the calculated bottom ash loading of 0.37%) was prolonged from 0 to 7 days to achieve the different intensities, and the results indicated that the lignin and hemicellulose removal was promoted to 20.1 and 25.3% after 7 days of pretreatment, respectively, and the corresponding biogas production and biomethane yield were increased by 63.1 and 28.3%, respectively, proving that the bottom ash can work as a base provider for alkali-pretreating rice straw to facilitate anaerobic digestion.
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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.
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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 ».