Exploring the Properties and Potential Uses of Biocarbon from Spent Coffee Grounds: A Comparative Look at Dry and Wet Processing Methods
Notice bibliographique
Résumé
Coffee is among the most widely consumed beverages worldwide, leading to the annual generation of substantial quantities of spent coffee grounds (SCGs). This study explored the influence of fabrication methods on the properties and potential applications of the resulting biocarbon materials. Dry methods (torrefaction at 270 °C and slow pyrolysis at 500 °C) and wet methods (hydrothermal carbonization HTC at 210 °C and hydrothermal liquefaction HTL at 270 °C) were employed to fabricate SCG-based biochar and hydrochar, respectively. The carbonization degree followed the order of slow pyrolysis > HTL > HTC ≈ torrefaction, yielding significant differences in energy properties, elemental composition, morphology, and surface functionality. Slow pyrolysis biochar was suitable for energy applications due to a similar fuel ratio as and higher heating value than semianthracite coal. For agricultural applications, SCG biochar produced through dry methods could be utilized to mitigate acidic soil conditions, whereas HTC hydrochar, with its elevated surface area and porosity, could enhance soil microbiological diversity and water-holding capacity, as well as benefit environmental applications such as wastewater remediation. In summary, the findings of this study are anticipated to inform decision-making processes concerning sustainable waste management of SCGs and the exploration of carbon-based materials applications across diverse sectors.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».