The Impact Of Process Parameters On The Amount Of Micropollutant In The Generated End Products During Sewage Sludge Pyrolysis
Notice bibliographique
Résumé
The Impact Of Process Parameters On The Amount Of Micropollutant In The Generated End Products During Sewage Sludge PyrolysisAbstractThe use of biochar from sewage sludge as a soil amendment requires ensuring a minimal and safe pollutant load. However, sewage sludge can contain various micropollutants such as PFAS, polyaromatic hydrocarbons (PAHs) and dioxins. Data is lacking to guarantee the purity of biochar, hence institutions such as the European Commission banned its application as a soil amendment in agriculture. This study aims to determine pyrolysis process parameters that ensure the production of safe biochar according to available regulations. Pilot-scale tests demonstrated that increasing the pyrolysis temperature and adding a carrier gas during pyrolysis and cooling stages reduce the amount of micro-pollutants in biochar. Additionally, biochemical methane potential tests of the aqueous pyrolysis liquid showed its suitability as a co-substrate for anaerobic digestion. Overall, the findings of this research highlight that pyrolysis can serve as a suitable process for transforming sewage sludge into valuable end-products.Pyrolysis of sewage sludge can provide valuable end-products such as biochar, aqueous pyrolysis liquid, oil and gas phases. However, the use of biochar obtained from sewage sludge in agriculture is currently banned by the European Commission due to the uncertainty that it is free of pollutants. This work studies the optimal process parameters to reduce micro-pollutants in biochar using a pilot-scale pyrolysis plant. Moreover, the potential of APL as substrate for biogas production is assessed.SpeakerSchlederer, FelizitasPresentation time14:30:0014:50:00Session time13:30:0015:00:00SessionBehavior of Emerging Contaminants in Thermal Treatment ProcessesSession locationRoom S503 - Level 5TopicIntermediate Level, Microconstituents and Contaminants of Emerging Concern (Non-PFAS), PFASTopicIntermediate Level, Microconstituents and Contaminants of Emerging Concern (Non-PFAS), PFASAuthor(s)Schlederer, FelizitasAuthor(s)F. Schlederer 1; F. Schlederer 1 ; E. Martín-Hernández 2; C. Vaneeckhaute 3;Author affiliation(s)BioEngine Research Team on Green Process Engineering and Biorefineries, Department of Chemical Engineering, Université Laval, Québec, QC, Canada. CentrEau Water Research Center, 1065 Avenue de la Médecine, Québec, QC, Canada 1; BioEngine Research Team on Green Process Engineering and Biorefineries, Department of Chemical Engineering, Université Laval, Québec, QC, Canada. CentrEau Water Research Center, 1065 Avenue de la Médecine, Québec, QC, Canada 1 ; BioEngine Research Team on Green Process Engineering and Biorefineries, Department of Chemical Engineering, Université Laval, Québec, QC, Canada. CentrEau Water Research Center, 1065 Avenue de la Médecine, Québec, QC, Canada 2; BioEngine Research Team on Green Process Engineering and Biorefineries, Department of Chemical Engineering, Université Laval, Québec, QC, Canada. CentrEau Water Research Center, 1065 Avenue de la Médecine, Québec, QC, Canada 3;SourceProceedings of the Water Environment FederationDocument typeConference PaperPublisherWater Environment FederationPrint publication date Oct 2023DOI10.2175/193864718825159083Volume / Issue Content sourceWEFTECCopyright2023Word count20
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».