Hydrothermal liquefaction of sewage sludge for circular bioeconomy: Focus on lignocellulose wastes, microplastics, and pharmaceuticals
Notice bibliographique
Résumé
The rapid increase in sewage sludge (SS) generation from wastewater treatment plants (WWTPs) has become a pressing global environmental challenge. The SS contains a wide variety of pollutants, including lignocellulose from plants and paper wastes, microplastics (MPs) from plastic wastes, and pharmaceutical residues (PRs), all of which pose substantial risks to ecosystems and human health. To address these waste management issues while also meeting rising energy demands, a shift towards a circular bioeconomy is essential. Hydrothermal liquefaction (HTL) of SS (SS-HTL) presents a sustainable solution by converting waste into renewable biofuels and mitigating environmental hazards. This review addresses five key areas: (1) an in-depth analysis of current advancements in SS-HTL technology; (2) factors influencing bio-oil production; (3) transformation pathways of lignocellulose, MPs, and PRs during HTL; (4) advanced methods for upgrading SS, including chemical, mechanical, and in situ liquefaction techniques; and (5) future perspectives on enhancing SS-HTL technology. Additionally, the review evaluates the potential applications of byproducts like the aqueous (AQ) phase, solid residues (SRs), and gases. By addressing the challenges in SS-HTL research and implementation, this article aims to improve economic feasibility and expand industrial applications. It serves as a valuable resource for researchers and innovators committed to advancing waste management technologies and accelerating the transition to a sustainable circular bioeconomy.
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 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 ».