Inhibition study of model compounds from sludge-derived hydrothermal liquefaction aqueous product on anaerobic digestion
Notice bibliographique
Résumé
This study systematically evaluated the inhibitory effects of model compounds from sludge-derived hydrothermal liquefaction aqueous phase (HTLaq) on anaerobic digestion (AD) at both mesophilic and thermophilic temperatures using a total of 1008 anaerobic toxicity assays (ATA). Twenty representative compounds of suspected inhibitors, including nitrogen-containing heterocyclics like pyridines, pyrrolidinones, and pyrazines, as well as phenols and ketones, were tested at varying dosages (25, 50, 100, 200, 400, and 800 mg/L) to assess their impact on volatile fatty acids (VFA) generation and consumption, methane production, substrate utilization, and inhibitory compound degradation. Results demonstrated that thermophilic AD is generally more susceptible to inhibition than mesophilic AD, both in terms of acute and chronic toxicity. Compounds such as 3-methylcyclopentanone, indole, pyridine, 2-ethylpyridine, 3-aminopyridine, phenol, and 2-aminophenol were identified as the most toxic to both mesophilic and thermophilic AD systems. Indole and 2-aminophenol uniquely inhibited both methanogenesis and acetogenesis, while the others only affected methanogenesis. Despite their partial degradation, several compounds, including pyrazines, pyridines, ketones, and indole, exhibited recalcitrant behaviour under both mesophilic and thermophilic conditions, with the exception of δ-valerolactam. These findings contribute to a deeper understanding of HTLaq toxicity in AD and inform strategies for optimizing biogas production from sludge-derived HTLaq waste streams.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».