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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».