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Enregistrement W4251922130 · doi:10.5383/ijtee.10.02.011

Effect of Thermal Pretreatment on the Solubilization of Organic Matters in a Mixture of Primary and Waste Activated Sludge

2015· article· en· W4251922130 sur OpenAlexvenueno aff
A. M. Aboulfoth, E. H. El Gohary, Ola Diaa El Monayeri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermal and Environmental Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaerobic digestionBiogasActivation energyChemistryActivated sludgeAnaerobic exerciseSolubilizationDigestion (alchemy)Reaction rate constantWaste managementSewage sludgeOrder of reactionPulp and paper industryKineticsNuclear chemistryChromatographyOrganic chemistrySewage treatmentBiochemistryMethaneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increased demand for advanced techniques in anaerobic digestion over the last few years has led to the employment of various pre-treatment methods prior to anaerobic digestion to increase gas production. These pre-treatment methods alter the physical and chemical properties of sludge in order to make it more readily degradable by anaerobic digestion. Although the thermal pre-treatment presents high energy consumption, the main part of this energy to heat can be recovered from the biogas produced in the anaerobic process. In this research a mixture of primary and waste activated sludge was thermally pretreated at 100, 125, 150, 175 and 200 oC in order to determine the reaction kinetics for the increase of soluble organic fraction (expressed as CODs and VFAs). Experimental results proved that the solubilization of sludge is a 1st order reaction with respect to both CODs and VFAs, KCODs (reaction rate constant of CODs solubilization) increased from 4.59*10-3 (min-1) to 7.55*10-3 (min-1) as the temperature increased from 100 to 200 oC, with a reaction activation energy of 7447.21 (J/mole) and frequency factor of 0.051 (min-1), While KVFAs (reaction rate constant of VFAs solubilization) increased from 5.33*10-3 (min-1) to 7.97*10-3 (min-1) for the same increase in temperature, with a reaction activation energy of 5947.22 (J/mole) and frequency factor of 0.0364 (min-1).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,164 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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