Smart municipal wastewater treatment sludge management: Enhancement of biogas production from anaerobic digestion amended by optimized sludge-derived biochar
Notice bibliographique
Résumé
Improving anaerobic digestion (AD) efficiency at municipal wastewater treatment plants (MWTPs) is essential for enhancing renewable energy recovery and achieving sustainable sludge management, especially in cold climates where AD performance is often limited. This study introduces an integrated approach using phosphoric acid-activated sludge-derived biochar (ASBC), produced from thickened waste-activated sludge (TWAS), to enhance biogas production. The effects of ASBC particle size and concentration were evaluated using response surface methodology (RSM), while computational fluid dynamics (CFD) simulations were applied to optimize reactor mixing and minimize dead zones. The optimized condition (15 g/L ASBC, 500 μm particle size; R-500-15) resulted in the highest biogas yield of 285 mL/g volatile solids (VS), a 48 % increase compared to the control. Additionally, the methane content in biogas increased to 68 %, which was 9.6 % higher than the control sample (62 %). Microbial community analysis showed that the bacteria family Peptostreptococcaceae (known for anaerobic fermentation) and archaea family Methanomicrobiales (known for methane production) had increased relative abundances of 0.760 and 30.2 % relative to the control in this optimized ASBC treatment. CFD modelling confirmed that tailored intermittent mixing (60 rpm for 55 s every 5 min) effectively reduced reactor dead zones to 13 %, contributing to improved substrate distribution and microbial interaction. This work demonstrates a cost-effective and sustainable strategy to optimize AD performance using waste-derived biochar and hydrodynamic enhancement. The approach supports energy-positive wastewater treatment and aligns circular economy and climate action goals, offering valuable guidance for MWTPs seeking to improve operational efficiency and environmental performance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».