Thermal chemical pretreatment of waste-activated sludge for enhanced solubilization and biogas production: a review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Waste-activated sludge (WAS) generation is increasing due to the increased generation of wastewater owing to industrialization and urbanization. The disposal of WAS is a significant environmental and financial concern that can be offset by stabilization and valorization via anaerobic digestion (AD). However, the biodegradation is limited due to microbial cells and extracellular polymeric substances (EPS). Physical, chemical, biological, and hybrid pretreatments and the addition of accelerant materials for enhancing direct interspecies electron transfer (DIET) are among the strategies to overcome the poor biodegradation of WAS. Alkaline pretreatment disintegrates the floc structure of WAS by increasing the osmotic pressure, while microwave irradiation has thermal and a-thermal effects and increases the availability of organics for biodegradation. Moreover, the combination of alkaline and thermal pretreatments has synergic effects on solubilization, biogas production, and dewaterability. The disintegration of WAS is recognized by alteration in volatile solid (VS) content, sCOD, BOD/sCOD, turbidity, nutrients solubilization, dewaterability, particle size, specific surface area, change functional group, alteration in microorganism community, microorganism abundance, color, moisture content, lag phase, and biogas production. Higher doses of pretreatment increase COD solubilization but not biodegradable COD. Maximum COD solubilization ranged from 2 to 37% in alkaline, 21 to 260% in the microwave (MW), and 28 to 624% in hybrid pretreatments.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».