Synthesis and characterization of rice husk biochar via hydrothermal carbonization for wastewater treatment and biofuel production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The recent implication of circular economy in Australia spurred the demand for waste material utilization for value-added product generations on a commercial scale. Therefore, this experimental study emphasized on agricultural waste biomass, rice husk (RH) as potential feedstock to produce valuable products. Rice husk biochar (RB) was obtained at temperature: 180 °C, pressure: 70 bar, reaction time: 20 min with water via hydrothermal carbonization (HTC), and the obtained biochar yield was 57.9%. Enhancement of zeta potential value from − 30.1 to − 10.6 mV in RB presented the higher suspension stability, and improvement of surface area and porosity in RB demonstrated the wastewater adsorption capacity. Along with that, an increase of crystallinity in RB, 60.5%, also indicates the enhancement of the catalytic performance of the material significantly more favorable to improve the adsorption efficiency of transitional compounds. In contrast, an increase of the atomic O/C ratio in RB, 0.51 delineated high breakdown of the cellulosic component, which is favorable for biofuel purpose. 13.98% SiO2 reduction in RB confirmed ash content minimization and better quality of fuel properties. Therefore, the rice husk biochar through HTC can be considered a suitable material for further application to treat wastewater and generate bioenergy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».