Enhancing Methane Yield via Biomethanation and Kinetic Modelling
Notice bibliographique
Résumé
This investigation explores the enhancement of CH4 generation in anaerobic digesters (AD) via in-situ renewable hydrogen injection utilising four exotic crop wastes and a crop (five feedstocks).The substrates are yam, cassava, and cocoyam peel (YP, CP and CYP), rice husk (RH) and finger millet seeds (FMS).Biomethane Potential (BMP) Tests, followed by AD experiments with food waste inoculum (FWI), were conducted in triplicate under mesophilic conditions (37°C), utilising an anaerobic model (ANM) test rig.The last phase of the experimental campaign is bio-methanation to upgrade CH4 purity.CYP and YP showed 233% and 81.5% higher gas yields, respectively, with CH4 content improvements up to 38.5%.However, CP emerged as the optimal feedstock, hence the primary substrate utilised in the AD, supporting hydrogenotrophic methanogenesis (HM) and CO₂ to CH₄ conversion.Consequently, MATLAB-based kinetic modelling confirmed the Richard equation as the best fit predictor.The novelty of this study lies in the innovative incorporation of insitu H₂ injection (0.67 ml/min), bubble mixing and mass transfer to enhance CH₄ from tropical crop waste (cassava peel), a widely available yet underutilised feedstock specific to Plateau State, Nigeria.Additionally, integrating computational fluid dynamics (CFD) and bioprocess kinetic modelling provides a comprehensive framework for understanding the parameterisation and optimising system dynamics.This consolidates the research contribution to the experimental optimisation of decentralised biogas systems, facilitating sustainable energy solutions for pipeline quality in tropical regions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».