The effect of lignocellulosic waste on treatment of municipal wastewater in anaerobic digestion process
Notice bibliographique
Résumé
The biological purification of municipal wastewater as an organic waste with a low carbon (C)/nitrogen (N) ratio was explored in the presence of a carbon-rich lignocellulose substrate with a high carbon/nitrogen ratio in this study. The composition of the substrate was optimised to obtain the best biogas yield while maintaining reactor stability. The best composition was modelled and determined using response surface methods and mixture design. The findings revealed that anaerobic co-digestion of municipal wastewater with high-carbon/nitrogen-ratio substrates such as the sugarcane plant and wasted black tea improves biogas generation. This behaviour was observed in reactors with more than 70% (w/w) cane waste during testing in this study. Spent black tea as a co-substrate is suitable for co-digestion with municipal wastewater. However, due to the antibacterial properties of polyphenol and tannins in it, the presence of this substance at a high percentage in combination leads to the loss of useful microorganisms of anaerobic digestion and reduces the biogas production yield. The best substrate composition contains 25% (w/w) lignocellulose waste of sugarcane, 34% (w/w) spent black tea and 41% (w/w) municipal wastewater, which produced 239 ml/g volatile solids of biogas.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».