Methods of pretreatment and their impacts on anaerobic codigestion of multifeedstocks: A review
Notice bibliographique
Résumé
Anaerobic codigestion (AnCoD) has attracted attention owing to its advantages over conventional anaerobic digestion, and attempts are still going on to develop methods for improving the efficiency of this technology. Mostly, addition of cosubstrates without applying a proper pretreatment cannot adequately enhance the performance of the digestion. However, there is a lack of a comprehensive study on different pretreatment methods specific to the wide range of cosubstrates. This review aimed to (i) categorize pretreatment techniques that have been developed for improving AnCoD, (ii) present the results of the studies on the effect of pretreatment on improving AnCoD, and (iii) provide a comparison between pretreatment methods and their application for different types of cosubstrates. The findings primarily validated the influence of pretreatment to enhance the process by increasing biodegradability, improved hydrolysis, reduced hydraulic retention time (HRT), and improved methane production. The five main categories of pretreatment employed in codigestion included the following: mechanical, thermal, chemical, biological, and hybrid pretreatment. Among them, mechanical and biological pretreatment have the most and least application in codigestion, respectively. Greater efforts are required on the application of biological pretreatment and cost-benefit analysis of different pretreatment options on the variety of the cosubstrates. PRACTITIONER POINTS: Pretreatment can significantly enhance biomethane production in anaerobic digestion Anaerobic codigestion along with pretreatment can further enhance the conventional anaerobic digestion of single feedstock Mechanical and biological methods have been the most and least practiced pretreatment options Selection of applicable pretreatment option to enhance methane production is subject to the type of cosubstrates in the system There is a research gap in evaluating the application of biological pretreatment for various types of cosubstrates.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».