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利用西米废料生产生物乙醇作为可再生能源
由于世界人口的增长，能源消耗迅速增加，工业能源消耗也随之增加。目前，印度尼西亚仍然使用化石燃料作为主要能源，由于化石燃料的不可再生性，持续使用化石燃料会导致稀缺问题。生物乙醇生产目前越来越激烈，这是因为有几个因素导致它更加激烈，即市场稳定性、低成本、可持续性、替代能源燃料的组成和化石燃料的灾难性枯竭。西米废料可用作环保的可再生资源。西米废料的生物乙醇生产过程使用酶和微生物发酵。西米废料的生物乙醇生产过程主要有四个部分。首先要做的是预处理过程，即干燥西米浆和脱木素过程。脱木素过程中的样品随后将用于水解过程，催化剂为 HCl。水解产物在 pH 为 5 时发酵，并加入带状酵母。然后，在蒸馏过程中需要滤液，然后使用 K2Cr2O7 试剂对其进行定性评估。使用面包酵母和湿西米渣发酵过程中得到的混合物可产生高达 45.70% 的生物乙醇水平。通过面包酵母发酵过程从西米废料中制造生物乙醇的过程有望帮助推动生物乙醇生产过程成为印度尼西亚的可再生能源。
利用酒精工业废料生物技术生产蛋白质饲料
摘要：本研究致力于开发和实施一种生物技术方法，利用谷物二次产品（即酒精发酵后的残渣和不合格谷物的发酵溶胞产物）生产高蛋白饲料。研究内容包括筛选能够高效处理这些底物的厌氧微生物菌群、优化发酵条件以及开展实验室和中试试验。所得饲料产品具有蛋白质含量高（45-47%）、氨基酸组成均衡（包括必需氨基酸）以及维生素和益生菌等生物活性物质的特点。发酵过程实现了有机成分的高利用率，从而降低了对环境的负面影响。与传统饲料生产方法和替代生物技术方法相比，该技术表现出了竞争优势。研究结果证实，利用二次原料生产高质量且经济实惠的饲料产品具有良好的前景。
利用回收的玻璃纤维废料制作创新的隔热隔音泡沫
此外，玻璃纤维增强塑料 (GFRP) 和其他复合材料物品（例如船舶、飞机、汽车零件、风力涡轮机叶片等）的使用越来越多，导致废物积累率不断增长。通常情况下，GFRP 物品不易回收，因为组成材料基质的热固性树脂在固化过程之后不能轻易与增强纤维分离。因此，它们的生产、使用和报废遵循线性经济方案。目前，还没有针对这些材料的经济高效、环保或实用的回收解决方案。大多数情况下，它们只是被丢弃在垃圾填埋场；有时，为了节省处理成本，它们被非法遗弃在环境中，导致因纤维释放而造成的污染和潜在的健康问题。仅在欧洲，每年就有约 55 000 吨 GFRP 被送往垃圾填埋场 [9,10]；尽管如此，欧盟还是设定了目标，到 2030 年，通过采用创新的回收/再利用方法，将最终进入垃圾填埋场的垃圾量减少 10%。[11]
利用菠萝皮废料绿色可持续合成氧化钴纳米粒子
摘要 ：由于相关优势，合成氧化钴纳米粒子 (Co3O4-NPs) 的绿色技术如今比其他方法更受青睐。本研究中的 Co3O4-NPs 是利用菠萝废皮和氯化钴 (Ⅱ) 作为钴源生成的。使用傅里叶变换光谱 (FTIR)、X 射线衍射 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM)、能量色散 X 射线光谱 (EDX)、紫外分光光度计等几种方法对生成的 NPs 进行分析。已确定生成的 Co3O4-NPs 对抗革兰氏阳性菌具有抗菌性能，并通过琼脂孔扩散法发现其对枯草芽孢杆菌 (B.subtilis) 具有活性。这种新创建的绿色合成技术对环境无害，可以取代 Co NPs 的物理和化学过程。
铁屑和聚苯乙烯废料制成的聚合物复合材料的机械、晶体学和微观结构分析
采用溶剂铸造法，以铁屑废料为填料，开发聚苯乙烯复合材料，旨在提高机械、晶体学和微观结构性能，以满足特定用途。根据 ASTM D638-10 标准进行拉伸试验。还进行了 X 射线衍射 (XRD) 分析和微观结构分析。杨氏模量随填料浓度 (0 – 15 wt%) 的增加而增加 (从 335.2 N/mm 2 增加到 1131.3 N/mm 2 )，断裂伸长率则反之亦然 (从 4.9 mm 增加到 1.6 mm)。XRD 显示，铁屑颗粒和聚苯乙烯基树脂 (PBR) 基质之间存在良好的结构相互作用。该复合材料分别结合了聚苯乙烯和铁屑的无定形和晶体性质。也没有观察到化学反应，但聚苯乙烯基体中形成了协同结构增强。微观结构分析表明，铁屑颗粒在聚苯乙烯基体中分散性良好，分布均匀；填料质量分数为15%的复合材料界面黏附性最好，颗粒-基体体系的混合比例适宜。
直接合成红泥中的Fe-铝硅硅酸盐，用于废料油的催化去氧化
随着生物甲烷扇形发展的发展，其在天然气网络中的注入增加，包括地质储藏。 在注射之前，添加O 2以消除Suldes。 在地质存储中预计O 2的共同注入（可接受的100 ppm的限制），例如深含水层，这些含水层含有自动微生物。 此O 2严格威胁着厌氧微生物及其来自天然气存储的单芳族烃的生物降解活性。 模拟深含水层条件的多学科研究对于conte或适应O 2的授权限制至关重要。 我们的研究没有显示含水岩石（矿物质和孔隙率）的主要修饰，而是社区多样性的含量，消除了耐药性较低的含量，并产生了新的平衡，从而允许苯降解。随着生物甲烷扇形发展的发展，其在天然气网络中的注入增加，包括地质储藏。在注射之前，添加O 2以消除Suldes。在地质存储中预计O 2的共同注入（可接受的100 ppm的限制），例如深含水层，这些含水层含有自动微生物。此O 2严格威胁着厌氧微生物及其来自天然气存储的单芳族烃的生物降解活性。模拟深含水层条件的多学科研究对于conte或适应O 2的授权限制至关重要。我们的研究没有显示含水岩石（矿物质和孔隙率）的主要修饰，而是社区多样性的含量，消除了耐药性较低的含量，并产生了新的平衡，从而允许苯降解。
材料科学与工程学博士论文是AI驱动的整体系统，用于优化钢铁废料在钢生产中的使用
钢铁行业目前正在转型过程中，以便将来能够以更环保的方式生产。Sec-Ondary原材料钢废料在这种转变中起着至关重要的作用，因为制造过程中的回收废料在环保和可持续性上。但是，钢铁行业中钢铁废料的使用增加涉及新的挑战。必须更改过程，必须保持产品质量，并且必须管理吞吐量的增加和需求。数字化和AI技术的使用可以帮助优化和自动化新过程。在工业环境中使用AI时，通常会有一个挑战，即没有足够的质量数据。为了缩小这一差距，是通过应用一种新颖的耕作技术创建和使用了新的欧洲废料类别的新数据集。创建，甚至更多此类域数据集的注释需要大量的时间和专家知识。出于这个原因，使用不同类型的增强物来实施一种自我监督的方法，以提取诸如钢废料等内在无序物体的典型细粒结构。这些结果用于控制废料输入以及废料使用情况，从而自动化过程。钢生产过程中使用的废料通常在原点和组成方面有所不同，这使得编译更加困难。编译废料混合物时，钢生产商通常依靠经验或必须进行复杂的试验。实施了一种机器学习方法，可用于模拟和优化不同的废料组合。基于这些模型，开发了一种新的方法来估算不使用其他传感器的标准过程参数中使用的输入材料的化学含量。在异质工业环境中AI模型的整合是一个主要挑战。需要根据需要对环境基础架构进行调整或创建。为了嵌入各种解决方案，合并了不同的Machine学习技术，根据需要建立所需的基础架构，并实施了在线模型和接口供生产性使用。总而言之，本文提出了一个由AI驱动的整体系统，该系统可以融合各种技术，优化钢废料工艺，并自动化废料工作流程，从废料进入到基本氧气炉的结束。
收集可能的脱碳屏障（...
钢生产的主要输入材料是铁矿石作为主要原材料（加工成烧结或颗粒），将钢废料作为二级原料。替代主要原材料（即矿石）通过废料避免了熨造的能量和CO 2密集型步骤；但是，由于废料的残留杂质，这受到废料的可用性和产品质量问题的强烈限制。此外，较高的废料成本非常相关；随着对高质量废料的需求的增加，预计价格将进一步上涨。向直接还原厂的转变（以替换爆炸炉基氧炉[BF-BOF]途径）将导致对铁矿石颗粒的需求很高。必须更换当前的烧结植物，这些植物允许使用多种含铁的原材料以及大多数内部残留物的回收利用，并且必须建立新的材料周期和新的原材料供应链。new