Biomineralization of phosphorus during anaerobic treatment of distillery wastewaters
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the pressing environmental concerns associated with the rapidly growing distillery industry, which is a significant contributor to wastewater generation. By focusing on the treatment of distillery wastewater using anaerobic digestion, this research explores the potential to convert organic materials into biofuels (methane). Moreover, the study aims to recover both methane and phosphorus from distillery wastewater in a single anaerobic reactor, which represents a novel and unexplored approach. Laboratory-scale experiments were conducted using mesophilic and thermophilic upflow anaerobic sludge blanket reactors. A key aspect of the study involved the implementation of a unique strategy: the mixing of centrate and spent caustic wastewater streams. This approach was intended to enhance treatment performance, manipulate the microbial community structure, and thereby optimizing the overall treatment performance. The integration of the centrate and spent caustic streams yielded remarkable co-benefits, resulting in significant biomethane production and efficient phosphorus precipitation. The study demonstrated a phosphorus removal efficiency of ~60 % throughout the 130–140 days operation period. The recovery of phosphorus via the reactor sludge offers exciting opportunities for its utilization as a fertilizer or as a raw material within the phosphorus refinery industry. The biomethane produced during the treatment exhibits significant energy potential, estimated at 0.5 GJ/(m3 distillery wastewater).
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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 | 0,000 | 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 ».