Unveiling graphite coated with nano-nickel ferrite for two-stage gaseous biofuel generation from potato processing wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Anaerobic digestion (AD) process couples the privilege of biowaste reduction and bioenergy production. Hereby, enhancing AD of potato processing wastewater (PPW) in one-stage vs. two-stage AD process using graphite rods, 50, 100 and 200 mg g −1 volatile solids (VS) nano-nickel ferrite and graphite rod coated with nano-nickel ferrite was explored in batch assay at mesophilic conditions (37 °C). Nano-nickel ferrite was prepared and systematically scrutinized using FTIR , XRD , EDX spectral analysis and scanning electron microscopy. Graphite rods coated with nano-nickel ferrite achieved the highest hydrogen (226 mL H 2 g −1 COD) and methane (320 mL CH 4 g −1 COD) yields at mesophilic conditions (37 °C) in two-stage AD process compared to that of the control (142 mL H 2 g −1 COD and 216 mL CH 4 g −1 COD). In addition, One-stage AD graphite rods coated with nano-nickel ferrite achieved the highest methane (280 mL CH 4 g −1 COD) yield at mesophilic conditions of all the tested conditions at one-stage AD. In addition, coating the nano-nickel ferrite on the graphite rods avoids its wash out from the system. Correspondingly, total energy recovery from PPW was increased, with the highest recovery observed in two-stage digestion using graphite rods coated with nano-nickel ferrite, reaching 7.9 × 10⁸ kJ, which is more than 1.5 times compared to control assays. The future perspectives and practical implications of coupling biowaste reduction and bioenergy production from PPW revealed a significant opportunities in many aspects including waste management , renewable energy generation, resource recovery, and compliance with environmental regulations.
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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 ».