Processing High-Solid and High-Ammonia Rich Manures in a Two-Stage (Liquid-Solid) Low-Temperature Anaerobic Digestion Process: Start-Up and Operating Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Globally, livestock and poultry production leads to total emissions of 7.1 Gigatonnes of CO2-equiv per year, representing 14.5% of all anthropogenic greenhouse gas emissions. Anaerobic digestion (AD) is one of the sustainable approaches to generate methane (CH4) from manure, but the risk of ammonia inhibition in high-solids AD can limit the process. Our objective was to develop a two-stage (liquid–solid) AD biotechnology, treating chicken (CM) + dairy cow (DM) manure mixtures at 20 °C using adapted liquid inoculum that could make livestock farming more sustainable. The effect of organic loading rates (OLR), cycle length, and the mode of operation (particularly liquid inoculum recirculation-percolation mode) was evaluated in a two-stage closed-loop system. After the inoculum adaptation phase, aforementioned two-stage batch-mode AD operation was conducted for the co-digestion of CM + DM (Total Solids (TS): 48–51% and Total Kjeldahl Nitrogen (TKN): 13.5 g/L) at an OLR of 3.7–4.7 gVS/L.d. Two cycles of different cycle lengths (112-d and 78-d for cycles 1 and 2, respectively) were operated with a CM:DM mix ratio of 1:1 (w/w) based on a fresh weight basis. Specific methane yield (SMY) of 0.35 ± 0.11 L CH4g/VSfed was obtained with a CH4 concentration of above 60% for both the cycles and Soluble Chemical Oxygen Demand (CODs) and volatile solid (VS) reductions up to 85% and 60%, respectively. For a comparison purpose, a similar batch-mode operation was conducted for mono-digestion of CM (TS: 65–73% and TKN: 21–23 g/L), which resulted in a SMY of 0.52 ± 0.13 L CH4g/VSfed. In terms of efficiency towards methane-rich biogas production and ammonia inhibitions, CM + DM co-digestion showed comparatively better quality methane and generated lower free ammonia than CM mono-digestion. Further study is underway to optimize the operating parameters for the co-digestion process and to overcome inhibitions and high energy demand, especially for cold countries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».