Modeling the anaerobic digestion of wastewater sludge under sulfate‐rich conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anaerobic digestion (AD) is a biological treatment process to stabilize organic solids and produce biogas. If present, sulfate is reduced to sulfide by anaerobic sulfate‐reducing bacteria and the sulfide can be toxic to anaerobic microorganisms. Here, the effect of high initial sulfate concentration on AD of wastewater sludge was investigated using lab‐scale batch experiments. Additionally, a systematic mathematical modeling approach was applied for insight into the experimental results. Cumulative biogas and methane production decreased with increasing initial sulfate doses (0–3.300 mg S L −1 ). The correlation between the sulfate dose and methane production was consistent with theoretical predictions and model results, indicating no toxic effect of sulfide on methane production. The carbon dioxide content in the biogas decreased linearly with the increasing sulfate dose, which is consistent with the model‐predicted behavior of the bicarbonate and hydrogen sulfide buffering system. The examined high sulfate concentrations resulted in no clear negative effects on the COD removal or VSS destruction of the wastewater sludge, indicating negligible inhibition by sulfide toxicity. Even considering the possibility of ferrous sulfide precipitation and the low model estimates of residual sulfide concentration the residual sulfide concentration was higher than reported concentrations that trigger process inhibition. Practitioner points The effect of sulfate loading on anaerobic digestion of waste activated sludge was characterized. The stoichiometry of sulfate reduction allows accurate prediction of CH 4 loss. High sulfate levels (up to 3300 mg/L as S) did not affect COD/VSS removal. Sulfide formation increases effluent COD; often misinterpreted as sulfide toxicity. Correcting COD for sulfide's contributions is crucial for results interpretation.
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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 | 0,001 | 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 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 ».