ISSN: 2155-6199

Журнал биоремедиации и биодеградации

Открытый доступ

Наша группа организует более 3000 глобальных конференций Ежегодные мероприятия в США, Европе и США. Азия при поддержке еще 1000 научных обществ и публикует более 700 Открытого доступа Журналы, в которых представлены более 50 000 выдающихся деятелей, авторитетных учёных, входящих в редколлегии.

 

Журналы открытого доступа набирают больше читателей и цитируемости
700 журналов и 15 000 000 читателей Каждый журнал получает более 25 000 читателей

Индексировано в
  • Индекс источника CAS (CASSI)
  • Индекс Коперника
  • Google Scholar
  • Шерпа Ромео
  • Открыть J-ворота
  • Генамика ЖурналSeek
  • Академические ключи
  • ЖурналТОС
  • ИсследованияБиблия
  • Национальная инфраструктура знаний Китая (CNKI)
  • Справочник периодических изданий Ульриха
  • Доступ к глобальным онлайн-исследованиям в области сельского хозяйства (AGORA)
  • РефСик
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО, Аризона
  • OCLC- WorldCat
  • Онлайн-каталог SWB
  • Публикации
  • Женевский фонд медицинского образования и исследований
  • МИАР
  • ICMJE
Поделиться этой страницей

Абстрактный

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.