A mechanistic model for simulating methane emissions from unstirred liquid manure storages
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to develop a mechanistic model of methane (CH4) producing processes in unstirred conditions with potential application for estimating CH4 emissions from anaerobic manure storage facilities. Although models for describing anaerobic digestion processes are available, they largely relate to anaerobic digesters, and do not directly apply to the prediction of CH4 emissions from liquid manure storage. Based on extant models, six biochemical steps were described: hydrolysis, acetogenesis, hydrogenogenesis, homoacetogenesis, hydrogenous methanogenesis and acetic methanogenesis, performed by five bacterial groups. The model contains six state variables, and mass flow is mostly generated and quantified using bacterial kinetics. The model was coded in acslX and a fourth-order Runge-Kutta method with an integration step size of 0.05 d was used for numerical integration. The time courses of CH4 production and volatile fatty acid (VFA) concentration of two laboratory-scale liquid manure storage tanks, both filled with liquid sow manures and running in unstirred and constant 25°C conditions, were well predicted, with correlation coefficients over 0.90. Discrepancies between predicted and measured CH4 production and VFA concentration were mainly due to random variation of observed data. The model was sensitive to parameters describing hydrolysis and the kinetics of acetogenic and acetate methanogenic bacteria. Simulations based on the Intergovernmental Panel on Climate Change model (Tier II) predicted 260 g CH4 kg-1 volatile solids (VS, assuming maximum CH4 producing capacity of 0.48 and methane conversion factor of 80%), whereas the measured value was 78.3 g CH4 kg-1 VS after 146 d and the mechanistic model predicted 74.8 g CH4 kg-1 VS. The model developed in this study appears to be better suited to batch manure storage than the IPCC model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».