Enhancing low-temperature anaerobic digestion of nitrogen-rich feedstocks: Mitigating free ammonia and short-chain fatty acid inhibitions
Notice bibliographique
Résumé
High ammonia levels (>5 g N/L) have been a critical barrier in the anaerobic digestion (AD) process, with limited studies achieving long-term stability—until now. This research investigates strategies to counteract inhibition from free ammonia nitrogen (FAN) and short-chain fatty acids (SCFAs) in low-temperature AD (LT-AD) of nitrogen-rich feedstocks. LT-sequencing batch reactors (LT-SBRs) were tested under total ammonia nitrogen (TAN) concentrations up to 12.5 ± 1.56 g N/L at 24.5 ± 0.5 °C and 20 ± 0.5 °C. Results demonstrated that LT-SBR systems maintained stability, with VFA/alkalinity ratio below 1 and the propionic/acetic acid ratio ≤ 1.4. FAN/TAN conversion ratio decreased from 2.61 % at 24.5 °C to 1.17 % at 20 °C, ensuring minimal inhibition. Despite high TAN, methane production was resilient, with specific methane yields of 0.44 L CH 4 /gCOD at 24.5 °C and 0.22 L CH 4 /gCOD at 20 °C. These findings demonstrate that LT-AD can handle high‑nitrogen feedstocks, achieving robust methane yields and stable performance. • The low-temperature process showed resilience, managing high‑nitrogen feedstocks. • At 20 °C and 12.5 g total ammonia nitrogen/L, methane yield was 0.20 LCH 4 /gCOD. • Free to total ammonia ratio dropped from 2.61 % to 1.17 %, minimizing inhibition. • Volatile fatty acid removal exceeded 90 % (24.5 °C) and 82 % (20 °C) with high ammonia. • Volatile fatty acid/alkalinity and propionic/acetic ratios ≤1 and ≤ 1.4 ensured stability.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».