Low-temperature thermal hydrolysis for enhancing sludge anaerobic digestion and antibiotic resistance management: Significance of digester solids retention time
Notice bibliographique
Résumé
Recently, there has been a growing inclination towards utilizing primary sludge (PS) fermentation prior to anaerobic digestion (AD) in water resource recovery facilities (WRRFs), where sludge liquor containing volatile fatty acids is used for biological nutrient removal. Nevertheless, using a low-temperature thermal hydrolysis process (THP) to improve AD in WRRFs adopting PS fermentation remains an area that has received limited research attention. Here, we studied the impact of THP (90 °C, 90 min) on anaerobic co-digestion of thickened waste activated sludge (TWAS) and fermented primary sludge (FPS) under varying solids retention times (SRTs) in semi-continuous mode. The study involved two THP schemes: scheme 1, where THP was done for both TWAS and FPS, and scheme 2, where THP was applied to TWAS only. The results demonstrated that reducing SRT from 20 to 15 and 10 d leads to decreased methane yield in both schemes. However, THP significantly enhances methane production, showing improvements of up to 37.9 % (scheme 1) and 31.2 % (scheme 2) under a 15-d SRT. Furthermore, while decreasing SRT increased the proliferation of antibiotic resistance genes (ARGs), thermal hydrolysis could effectively reduce most ARGs, indicating its potential to mitigate antibiotic resistance in the AD process. Overall, these results provide useful perceptions regarding the potential adoption of low-temperature THP in WRRFs with PS fermentation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».