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Enregistrement W4382776805 · doi:10.31025/2611-4135/2023.18275

Valorisation of eyewear bioplastics through HTC and anaerobic digestion: Preliminary results

2023· article· en· W4382776805 sur OpenAlexaff
Filippo Marchelli, Roberta Ferrentino, Giulia Ischia, Marco Calvi, Gianni Andreottola, Luca Fiori

Notice bibliographique

RevueDetritus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiens123 Certification (Canada)
Organismes subventionnairesFondazione Cassa di Risparmio di Verona Vicenza Belluno e AnconaEuropean Commission
Mots-clésBioplasticAnaerobic digestionWaste managementBiogasPulp and paper industrySlurryMesophileCelluloseBiodegradationChemistryEnvironmental scienceEngineeringEnvironmental engineeringMethaneOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioplastics are increasingly replacing traditional plastics in many sectors, but the legislative and operative frameworks for their disposal remain unclear: they should be collected and treated together with the organic fraction of municipal solid waste (OFMSW), but often do not biodegrade satisfactorily in the plants that treat OFMSW. This work focuses on a type of cellulose diacetate employed in the eyewear industry to analyse hydrothermal carbonization (HTC) as a pre-treatment before anaerobic digestion (AD). The results show that HTC can hydrolyse this bioplastic even at moderate temperatures, reaching an almost total dissolution in the liquid phase at 210 °C and, at higher temperatures, producing hydrochar. When the HTC slurry obtained at 210 °C is fed to mesophilic or thermophilic AD, both the amount and the production rate of biogas are enhanced compared to the raw bioplastic. In particular, in thermophilic conditions, the amount of produced biogas undergoes at least a threefold increase compared to the untreated cellulose diacetate. Thus, this work confirms that a prior HTC step may be a suitable approach to enhance the disposal and energy recovery of bioplastics through AD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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