Optimization method of supercritical water treatment of oily sludge based on double constraints of treatment efficiency and energy consumption
Notice bibliographique
Résumé
The high energy consumption of supercritical water oxidation (SCWO) technology is a major constraint on its industrial application. Existing studies have predominantly focused on treatment efficiency, lacking energy consumption evaluation methods and optimization of operational parameters based on energy usage. This study experimentally investigates the reaction sensitivity and interactions of temperature, oxidation coefficient, time, and pressure in the SCWO of oily sludge. The results show that temperature has the strongest reaction sensitivity for treatment efficiency, while the effect of pressure can be neglected. Enhancing another operating parameter within any given range of one operating parameter will promote the reaction. Additionally, a dual-constraint reaction prediction model, coupling treatment efficiency with energy consumption, was developed. Results show that temperature not only determines the endothermic heating of the reaction but also influences exothermic oxidation and thermal recovery through its effect on treatment efficiency. The optimal operating parameters for maximum COD removal efficiency (CRE) and minimum energy consumption were found to be T = 766 K, OC= 2.59, and t = 318 s, resulting in a CRE of 99.41 % and a theoretical energy consumption ( Q th ) of 85.99 kJ. These findings provide critical insights for the industrial application of SCWO technology in treating oily sludge.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 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 ».