Protein nanofiber additives improve biogas yield, kinetics, and digestate dewaterability in anaerobic digestion
Notice bibliographique
Résumé
Anaerobic digestion (AD) plays a key role in wastewater treatment, converting organic waste into biogas and biofertilizers. Yet, the efficiency of AD processes are often constrained by slow microbial kinetics, long digestion times, and poor digestate dewaterability. In this study, we introduce bovine serum albumin (BSA)-derived protein nanofibers (PNFs) as a novel multifunctional bio-additive designed to mimic extracellular polymeric substances (EPS). Biochemical methane potential (BMP) assays were conducted under mesophilic conditions to investigate impacts of BSA PNFs on biogas production, whereby incorporation of 900 mg/L (relative to inoculum) led to a synergistic 16 ± 4 % increase in cumulative biogas production ( p < 0.05). Under high organic loading, BSA PNFs reduced the lag phase and improved microbial activity, shortening ultimate digestion time by 40 % from 35 to 20 days. These improvements were linked to enhanced microbial granulation and community stability: BSA PNFs altered the EPS profile, increasing tightly bound protein content and promoting microbial aggregation. Microscopy revealed improved floc morphology and granule formation in PNF-treated samples. PNF integration also enhanced digestate dewaterability, with a 20 ± 2 % reduction in sludge volume index (SVI) and a 2 ± 0.5 % increase in total solids. These findings demonstrate the potential of BSA PNFs to greatly enhance AD performance and sustainability in wastewater treatment. • Bovine serum albumin (BSA) protein nanofibers (PNFs) enhanced biogas yield by 16 ± 4 %. • BSA PNFs cut ultimate digestion times from 35 to 20 days under high load. • PNFs promoted granulation and the stabilization of microbial aggregates by increasing tightly bound protein concentration. • BSA PNFs improved digestate dewaterability by 20 ± 2 %, reducing sludge volume index.
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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 ».