A comprehensive analysis of hydrogen production through electrolysis of industrial wastewater: Prospects and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable hydrogen production is central to achieving global decarbonization and water stewardship goals. This review is the first to present an integrated techno-economic and environmental feasibility assessment of producing hydrogen from industrial wastewater in Bangladesh, directly linking high-strength effluent management with clean energy generation. Industrial wastewater, often untreated and rich in biodegradable organics, presents an underexploited feedstock that can simultaneously mitigate pollution, reduce freshwater consumption, and generate clean energy. However, such integrated analyses remain scarce, particularly in developing economies where industrial effluent discharge is a major sustainability challenge. This review assesses the feasibility of hydrogen generation from industrial effluents via dark fermentation (DF) and proton exchange membrane electrolysis (PEME), supported by advanced pretreatment strategies. DF achieves yields up to ∼3.5 L H 2 L −1 effluent (∼3 mol mol −1 glucose) with strong cost advantages for high-COD (>1.5 g L −1 ) streams, while PEME offers >75 % electrical efficiency and offsets 9–12 L kg −1 H 2 in freshwater demand when treated wastewater is used. Pretreatment methods physical, chemical, biological, and nanomaterial-ekgsnabled remove >90 % of inhibitory contaminants, enhancing system longevity. A Bangladesh case study illustrates the technology, cost, water-energy nexus, identifying DF as optimal for high-strength effluents and PEME as viable where low-cost renewable electricity and grid-service flexibility are prioritized. Addressing research gaps in pilot-scale validation, impurity-tolerant materials, and enabling policy frameworks can position wastewater valorization as a dual-benefit solution for SDGs 6 and 7, advancing both clean water and clean energy transitions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».