A comprehensive assessment of Integrating anaerobic digestion and hydrothermal liquefaction Processes: Harnessing energy from sewage sludge
Notice bibliographique
Résumé
• Assessed energy recovery in two schemes: HTL-AD and AD-HTL in integrated systems. • Analyzed HTL operating conditions impacts’ on product yield in an integrated system. • Explored process efficiency at 250–350 °C and retention times of 30 & 60 min. • Achieved maximum energy recovery at 300 °C for 60 min with HTL-AD configuration. • Optimized operating conditions enhanced energy recovery in integrated systems. Integrating anaerobic digestion (AD) and hydrothermal liquefaction (HTL) offers a promising approach for efficient sewage sludge management and enhanced energy recovery. This study systematically evaluates the energy recovery efficiency of two sequencing configurations: HTL followed by AD and AD followed by HTL, at varying HTL operating conditions of 250, 300, and 350 °C for 30 and 60 min each. Our results demonstrate that the HTL-AD sequence yields higher energy recovery in the form of biocrude, with a significant concentration of fatty acids due to the high lipid content in primary sludge. Conversely, the AD-HTL sequence recovers more energy in the form of biomethane, attributed to the easily degradable nature of primary sludge with lower nitrogen content. Energy recovery for the HTL-AD sequence ranges from 47.2 % to 84.5 %, while the AD-HTL sequence ranges from 57.2 % to 77.3 %. The HTL-AD system recovers the highest energy at 300 °C for 60 min, whereas at other operating conditions, the AD-HTL system achieves higher energy recovery than the HTL-AD system. These findings provide valuable insights for optimizing sewage sludge valorization processes and advancing toward a sustainable circular bioeconomy. Future research should focus on long-term stability, economic feasibility, and scalability assessments of these integrated systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».