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Enregistrement W1595354979 · doi:10.5539/mas.v9n6p217

Influence of Co-substrates for the Methane Production Rate Kinetics in Anaerobic Fermentation of Pig Slurry

2015· article· en· W1595354979 sur OpenAlexvenueno aff
Karlygash Korazbekova, Zhumabek Bakhov

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneAnaerobic digestionSlurryBiogasChemistryFermentationDigestion (alchemy)Yield (engineering)Food wasteGompertz functionPulp and paper industryFood scienceWaste managementMaterials scienceEnvironmental scienceChromatographyEnvironmental engineeringOrganic chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of co-substrates on kinetics of methane production in anaerobic fermentation of pig slurry was studied by performing a series of laboratory experiments using food waste and biowaste as co-substrates. Experiments were performed in the laboratory reactors of «Hohenheim» biogas testing system in batch mode at the temperature of 37ºC. Given 40 g of fresh pig slurry was fed to each digester and mixed with co-substrates in the ration of 55:45% by organic dry matter content. Methane production rate was used to evaluate co-digestion of pig slurry. Research results showed that co-substrates gave significant effect to methane production kinetics. The kinetic parameters of methane production i.e. potential yield of methane (P), maximum methane yield rate (Rm) and duration of lag-phase (λ) were analyzed using modified Gompertz equation. Technical time to produce 95% of potential methane yield was investigated and efficient period of anaerobic digestion was calculated. The potential production of methane was reached in lag-phase duration (λ) of 10-13 days. Maximal methane production rate was reduced 2-3 times in co-digestion than in mono-digestion of pig slurry. The potential yield of methane (P) was 0.420 Nm3(kg оDM)-1, 0.246 Nm3(kg оDM)-1 and 0.198 Nm3(kg оDM)-1 in mono-digestion and co-digestion of pig slurry with food waste and biowaste, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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