Food Waste Digestate-Based Biorefinery Approach for Rhamnolipids Production: A Techno-Economic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The present work evaluates the techno-economic feasibility of a rhamnolipids production process that utilizes digestate from anaerobic digestion (AD) of food waste. Technical feasibility, profitability and extent of investment risks between fermenter scale and its operating strategy for rhamnolipids production was investigated in the present study. Three scenarios were generated and compared: production using a single large fermenter (Scenario I), using two small fermenters operated alternately (Scenario II) or simultaneously (Scenario III). It was found that all the scenarios were economically feasible, and Scenario III was the most profitable since it allowed the most optimum fermenter operation with utilization of multiple small-scale equipment to reduce the downtime of each equipment and increase the production capacity and overall productivity. It had the highest net present value, internal rate of return and shortest payback time at a discount rate of 7%. Finally, a sensitivity analysis was conducted to indicate how the variation in factors such as feedstock (digestate) cost, rhamnolipids selling price, extractant recyclability and process capacity influenced the process economics. The work provides important insights on techno-economic performance of a food waste digestate valorization process which would be useful to guide its sustainable scale-up.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».