Improving Biomethane Recovery from Municipal and Industrial Wastes
Notice bibliographique
Résumé
In Ontario, Canada, landfill capacity is rapidly decreasing, and inadequate waste management has resulted in increased greenhouse gas emissions and leachate volumes. Municipalities are left to design and implement their own organics waste management solution. Energy recovery through anaerobic digestion (AD) is attractive. However, AD can be costly for small and medium-sized communities. Two methods of improving economics of AD are studied in this thesis: co-digestion and pre-treatment of wastes. Making use of industrial wastes can be an excellent method of supplementing AD of municipal wastes. The effect of mixing ratios on methane yield, substrate compatibility, and kinetics were studied for AD of distillery wet cake, source-separated organics (SSOs), and wastewater sludges. Mesophilic AD (37 °C) at an F/M ratio of 0.5 in a batch setup was performed using the AMPTS II unit. The addition of SSOs at higher ratios (50% and 75% VS) in the substrate mix resulted in a 14–15% higher yield per gram COD added, as compared to mono-digestion of wet cake. Mesophilic AD of the stillage and SSO mixtures resulted in a considerable lag phase, implying that degradation kinetics could be improved by acclimation of inoculum. This could help reduce operational costs and overall digestion time. Co-digestion studies revealed compatibility between the substrates, thus making AD a feasible alternative. Microwave (MW) pre-treatment on distillery wet cake was investigated at temperatures of 50 °C, 70 °C, and 90 °C at 480 W and 1080 W, respectively. MW pre-treatment of distillery wet cake did not have a significant effect on the solubilization of COD and biomethane yield. At 480 W, 20–35% decreases in methane production rate were observed. At 1080 W, 22–30% decreases were observed. This suggests the production of phenolic compounds that slowed the degradation of stillage.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».