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Enregistrement W4393970093 · doi:10.1016/j.biortech.2024.130671

Effects of municipal sludge composition on hydrothermal liquefaction products: Aqueous phase characterization and biodegradability assessment

2024· article· en· W4393970093 sur OpenAlexafffund
İbrahim Alper Başar, Huan Liu, Çiğdem Eskicioğlu

Notice bibliographique

RevueBioresource Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHydrothermal liquefactionBiodegradationLiquefactionCharacterization (materials science)Aqueous solutionComposition (language)Hydrothermal circulationChemistryPhase (matter)Waste managementEnvironmental chemistryEnvironmental scienceAqueous two-phase systemChemical engineeringMaterials scienceBiofuelOrganic chemistryEngineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrothermal liquefaction (HTL) aqueous phases derived from mixed sludge and digested sludge of two wastewater treatment plants (WWTP) were characterized considering variations in primary-secondary sludge ratios, an aspect previously overlooked in the literature. Mixed sludge was obtained by mixing primary and secondary sludge to simulate high primary sludge, average, and high secondary sludge cases. Aerobic and mesophilic/thermophilic anaerobic biodegradability tests were conducted. Higher chemical oxygen demand, total ammonium-N, orthophosphate-P, fatty acids, and N-heterocycles in HTL aqueous samples were detected as the secondary sludge ratio increased in mixed sludge. A similar trend was observed in the biodegradability tests. Characteristics of HTL aqueous derived from mixed sludge of WWTP 1 showed much higher variation, whereas WWTP 2 mixed sludge was not affected significantly by primary-secondary sludge ratios. Finally, the biodegradability levels of HTL aqueous samples were determined to be 69-78 % under aerobic, 58-70 % under mesophilic anaerobic, and 42-56 % under thermophilic anaerobic conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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