Improving the biogas production in two-phase anaerobic digester of food waste using sugarcane bagasse-derived biochar
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impact of conductive additives on the two-phase anaerobic digestion (AD) process has been limited. Consequently, in this study, we investigated the impact of different doses of biochar (5, 10, and 15 g/L) on a batch two-stage AD, consisting of acidogenic (1st phase) followed by methanogenic (2nd phase). First, sugarcane bagasse was used as a precursor for the preparation of biochar. The prepared biochar was then employed as a conductive material in two-phase AD of food waste. Compared to the control, the hydrogen and methane production were improved in the biochar-amended digesters. Notably, 10 g/L of biochar dose was optimal for both stages. Additionally, the addition of biochar ameliorated the generation of volatile fatty acids (VFAs) during hydrogen production and the degradation of VFAs during methane production. Principal component analysis (PCA) interpreted the relative performance of the AD conditions with various biochar doses. Hydrogen was detected during the first 10 days as the main component of the biogas with a maximum ratio of 85.6% and maximum yield of 583.2 mL/g VS in the case of using biochar dose 10 g/L, while the highest methane yield (114.5 mL/g VS) was detected on the 15th day using the same biochar dose, and the highest methane ratio was 81.6%. The low content of CO 2 during the biogas production as well as the high biogas production and the effective biodegradation of food waste can support the application of the proposed system on a wider scale. Graphical abstract
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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 | 0,001 |
| 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 ».