MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403285165 · doi:10.1016/j.jclepro.2024.143948

Sustainable enhancement of biogas production from a cold-region municipal wastewater anaerobic digestion process using optimized sludge-derived and commercial biochar additives

2024· article· en· W4403285165 sur OpenAlexafffund
Rahman Zeynali, Mohsen Asadi, Phillip Ankley, Milena Esser, Markus Brinkmann, Jafar Soltan, Kerry N. McPhedran

Notice bibliographique

RevueJournal of Cleaner Production · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésBiocharAnaerobic digestionBiogas productionBiogasWaste managementEnvironmental scienceWastewaterProduction (economics)BioenergyPulp and paper industryProcess (computing)BiofuelEnvironmental engineeringChemistryMethanePyrolysisEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaerobic digestion (AD) of municipal wastewater sludges produces valuable solid digestate and biogas. Biogas is a source of clean energy and enhancement of its production has been of recent interest for increased electricity generation, among other products. The objective of this study was the development of a novel municipal sludge-derived biochar and its application in a municipal wastewater AD system to increase the biogas production rate. Thickened waste-activated sludge (TWAS) samples were collected from the cold-region municipal wastewater treatment plant and used to synthesize biochar applied in the simulation of AD processes using laboratory-scale reactors. The TWAS-derived biochar was synthesized using the commonly used furnace pyrolysis (sludge-based biochar, SBC), and more novel microwave pyrolysis including phosphoric acid as a microwave activator (activated sludge-based biochar, ASBC). The microwave pyrolysis conditions were optimized using a computational fluid dynamics (CFD) technique. In addition, various commercially available carbon-based additives were assessed for their impacts on the AD process including activated carbon, wood-derived biochar, and forest residue-derived biochar. Results showed that the ASBC increased the cumulative methane production by 50% (333 mL/g VS) versus the control sample (221 mL/g VS) after 30 d. The ASBC showed higher surface area, electrical conductivity, and metal contents versus the other biochars which boosted the AD microbial community growth leading to higher organic matter conversion into biogas. In the ASBC-amended digesters, the bacterial phylum Bacteroidota , which contains a major genus of the dgA-11-gut-group , exhibited a synergy between organic substrate fermentation and volatile fatty acid production, resulting in enhanced biogas production. The TWAS biochar demonstrated promising performance in enhancing the AD process fostering energy and resource self-sufficiency at municipal wastewater treatment plants. This smart sludge management aligns well with sustainable waste management practices and clean energy production strategies, especially considering that the biochar was sourced from a readily available continuous waste-product stream. • Computational fluid dynamics optimized the biochar production process. • Sludge-based biochar improves anaerobic digestion processes. • Sludge-based biochar biogas production compositions were >70% CH 4 and <30% CO 2 . • Anaerobic digestion including sludge-based biochar produced more stable digestate.

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)0,001
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cleaner ProductionMême sujetAnaerobic Digestion and Biogas ProductionTravaux en français237 207