Techno-economic assessment at full scale of a biogas refinery plant receiving nitrogen rich feedstock and producing renewable energy and biobased fertilisers
Notice bibliographique
Résumé
Anaerobic digestion of nitrogen (N) rich substrates might be hindered when ammonia (NH3) formation reaches toxic levels for methanogenic microorganisms. One possible strategy to avoid inhibiting conditions is the removal of NH3 from digestate by stripping and scrubbing technology and by recirculating N depleted digestate back to the digester. This study aimed to i) monitor the performance (mass and energy balances) of a full scale digestate processing cascade that includes an innovative vacuum side stream NH3stripping and scrubbing system, ii) assess the production cost of ammonium sulphate (AS) solution and iii) evaluate its fertiliser quality. The use of gypsum to recover NH3 in the scrubbing unit, instead of the more common sulphuric acid, results in the generation of AS and a fertilising liming substrate. Mass and nutrient balances indicated that 57% and 7.5% of ammonium N contained in digestate was recovered in the form of a 22% AS and liming substrate, respectively. The energy balance showed that about 3.8 kWhel and 59 kWhth were necessary to recover 1 kg of N in the form of AS. Furthermore, the production cost of AS, including both capital and operational costs, resulted to be 5.8 € t−1 of digestate processed. According to the fertiliser quality assessment, this technology allows for the recovery of NH3in the form of salt solutions that can be utilised as a substitute for synthetic mineral nitrogen fertilisers.
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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) | 0,000 | 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 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 ».