ISSN: 2155-6199

Zeitschrift für Bioremediation und biologischen Abbau

Offener Zugang

Unsere Gruppe organisiert über 3000 globale Konferenzreihen Jährliche Veranstaltungen in den USA, Europa und anderen Ländern. Asien mit Unterstützung von 1000 weiteren wissenschaftlichen Gesellschaften und veröffentlicht über 700 Open Access Zeitschriften, die über 50.000 bedeutende Persönlichkeiten und renommierte Wissenschaftler als Redaktionsmitglieder enthalten.

Open-Access-Zeitschriften gewinnen mehr Leser und Zitierungen
700 Zeitschriften und 15.000.000 Leser Jede Zeitschrift erhält mehr als 25.000 Leser

Indiziert in
  • CAS-Quellenindex (CASSI)
  • Index Copernicus
  • Google Scholar
  • Sherpa Romeo
  • Öffnen Sie das J-Tor
  • Genamics JournalSeek
  • Akademische Schlüssel
  • JournalTOCs
  • Forschungsbibel
  • Nationale Wissensinfrastruktur Chinas (CNKI)
  • Ulrichs Zeitschriftenverzeichnis
  • Zugang zu globaler Online-Forschung in der Landwirtschaft (AGORA)
  • RefSeek
  • Hamdard-Universität
  • EBSCO AZ
  • OCLC – WorldCat
  • SWB Online-Katalog
  • Publons
  • Genfer Stiftung für medizinische Ausbildung und Forschung
  • MIAR
  • ICMJE
Teile diese Seite

Abstrakt

Modelling Biogas Fermentation from Anaerobic Digestion: Potato Starch Processing Wastewater Treated Within an Up flow Anaerobic Sludge Blanket

Philip Antwi, Jianzheng Li, En Shi, Portia Opoku Boadi and Frederick Ayivi

Herein, a modeling approach to predict biogas yield within a mesophilic (35 ± 1°C) upflow anaerobic sludge blanket (UASB) reactor treating potato starch processing wastewater (PSPW) for pollutant removal was conducted. HRTs and seven anaerobic process-related parameters viz; chemical oxygen demand (COD), ammonium (), alkalinity, total Kjeldahl Nitrogen, total phosphorus, volatile fatty acids (VFAs) and pH with average concentration of 4028.91, 110.09, 4944.67, 510.47, 45.20, 534.44 mg/L and 7.09, respectively, were used as input variables (x) to develop stochastic models for predicting biogas yield from the anaerobic digestion of PSPW. Based on the prediction accuracy of the models, it was established that, prediction of biogas yield from the UASB with the combination of COD, NH4+ and HRT, or COD, NH4+, HRT and VFAs as input variables proved more efficient as opposed to HRT, alkalinity, total Kjeldahl Nitrogen, total phosphorus and pH. Highest coefficient of determination (R2) observed was 97.29%, suggesting the efficiency of the models in making predictions. The developed models efficiencies concluded that the models could be employed to control the dynamic anaerobic process within UASBs since prediction of biogas obtained in the UASB agreed with the experimental result.

Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.