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Enregistrement W4402082484 · doi:10.1016/j.enconman.2024.118979

Enhancing anaerobic digestion Efficiency: A comprehensive review on innovative intensification technologies

2024· review· en· W4402082484 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnergy Conversion and Management · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensWestern UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaerobic digestionBiochemical engineeringEnvironmental scienceDigestion (alchemy)Waste managementProcess engineeringEngineeringChemistryMethaneBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Multiple innovative intensification technologies for anaerobic digestion were reviewed. • The mechanisms and efficiency gains of each technology were discussed. • A comparison between the advantages and challenges of each technology was presented. • Possible integration of the technologies with existing infrastructure was highlighted. • The technology readiness level (TRL) of each technology was quantified. Anaerobic digestion (AD) is an established technology that plays a crucial role in breaking down the organic compounds and biomass during the sludge treatment processes. However, there are multiple challenges associated with the application of AD on different feedstocks and under various operational conditions. The AD process is highly sensitive to operational conditions (e.g., temperature and pH) with relatively slow reactions rates especially during the hydrolysis and methanogenesis stages. These limitations can significantly affect the performance of anaerobic digesters and the biogas production rate. Therefore, various intensification technologies were proposed and investigated in the literature to upgrade the biogas production and yield as well as enhancing the removal of organics and biomass during the sludge treatment processes. Although different review studies have examined some of these intensification technologies such as physical and chemical pretreatment techniques, limited studies have focused on reviewing the innovative intensification technologies, such as microbial electrolysis cells (MEC) and micro-aeration, in AD applications. Moreover, there are no systematic investigations that compared the performance, mechanisms, advantages, and challenges of these innovative technologies to draw strong conclusions about the applicability of each technology with different wastes, feedstocks, and operation conditions. In addition, the quantification of possible integration of these technologies with the current infrastructure and the technology readiness level were not well-investigated in literature. Therefore, in the current study, seven different innovative intensification technologies were reviewed including MEC-assisted AD, conductive functional materials, micro-aeration, anaerobic membrane bioreactors, hydrogen injection, IntensiCarb, and microbial hydrolysis process using Caldicellulosiruptor bescii . A detailed description of these technologies for increasing biogas yields was presented, with a special focus on the performance, reliability, efficiency gains, and applicability of each technology. The major insights of this review can serve as a reference for the potential intensification technologies that can be integrated with existing AD systems for enhanced biogas production and removal of organics and biomass.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · 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