A comprehensive analysis of hydrogen production through electrolysis of industrial wastewater: Prospects and challenges
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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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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle