Optimization of ultrasonication and alkalinization as pretreatment methods for leachate co-digested with food waste toward maximum synergistic effects
Notice bibliographique
Résumé
Anaerobic co-digestion (AcoD) of food waste (FW) and landfill leachate has shown promising results in enhancing the methane yield. However, leachate includes toxic and refractory compounds that may impact the decomposition process. In this research, co-digested leachate was pretreated using ultrasonication and alkalinization to manipulate its characteristics toward improved synergism with FW. Experimental optimization was conducted through biochemical methane potential (BMP) assays to identify the optimum operating conditions of the pretreatment methods. The study evaluated the synergistic effects of co-digestion with raw and pretreated leachate on enhancing the performance in terms of feedstock solubilization and methane production. The BMP test demonstrated that alkalinization and ultrasonication improved the total methane generation by 35% and 27%, respectively, yielding around 397 and 375 mL CH4 per g of volatile solids. Moreover, ultrasonication and alkalinization enhanced the synergistic effects by 28% and 36%, respectively, compared to co-digestion with untreated leachate. Optimization by response surface methodology revealed that maximum performance could be achieved with leachate sonication at 212 W for 37.5 min or augmenting 788 g NaOH per kg of volatile solids. Kinetic and statistical models were derived to simulate and assess the impacts of the pretreatment parameters on the AcoD process. The results indicated that the ultrasonication energy had a higher influence on total solubility and methane production than alkaline dosage. Additionally, energy efficiency analyses were performed to examine the overall viability of the examined management approach and found that alkalinization increased the net energy efficiency by 23%, whereas ultrasonication was inefficient within the examined laboratory conditions despite the improved performance. The findings support an integrated organic waste management system where separated FW is co-treated with landfill leachate.
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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) | 0,000 | 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.
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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 ».