Energy recovery wastewater treatment plants through anaerobic digestion
Notice bibliographique
Résumé
Anaerobic co-digestion (AcoD) helps improve the treatment of organic waste and the recovery of energy in wastewater treatment plants. The current work describes a complete assessment of the various kinetic modeling techniques and the effects of different feedstock compositions on the performance of AcoD based on extensive datasets and sophisticated computational modeling. Eighteen different biomethane potential (BMP) datasets were used to determine several key kinetic parameters, including first-order hydrolysis coefficients (khyd, d-1; 0.08–0.70). The first-order kinetic model was shown to have overwhelmingly better predictive ability (R² > 0.95) and parameter identifiability with respect to the Monod-type models. The incorporation of the modified GISCOD framework with the inhibition function for long-chain fatty acids (LCFA) provided tools for highly accurate simulation of co-digestion dynamics and operational cost reduction of 10.2%. However, feedstock with protein content over 2.5 wt% resulted in significant ammonia inhibition (p-value<0.01) and a reduction of 18–22% of methanogenic activity. Multivariate sensitivity analysis showed protein and lipid fractions to be the predominant controls for process stability and methane yield. Quantitative descriptions were able to clarify the results.
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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 | 0,000 |
| 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 ».