Gas Extraction from Sludge as Acquired from Oxidation Ponds of Community Wastewater and Cassava-Factory Wastewater Treatment through Nature-by-Nature Processes
Notice bibliographique
Résumé
The study was aimed on determining the gas volume from sludge of oxidation ponds for community wastewater treatment and UASB tank of cassava factory for wastewater treatment in which the organic matters of both units were digested through the nature-by-nature process. The amounts of oven- dry weight sludge about 200 g were collected in the light brow glass bottle with 2.5-l capacity. The fermentation of organic matters in sludge is the process to produce gases and being transferred to store in chamber by fluid displacement. The gases from sludge of oxidation pond was occurred on the second day and the maximum on the sixth day with the rate of 70 ml/d and average of 36.02 ml/d (total 360.23 ml for 10 days) while cassava factory sludge found the maximum volume on the first day with the rate of 142.6 ml/d and average of 72.2 ml/d (total 649.97 ml for 9 days). In other words, the oxidation pond sludge can produce gas 1.8 ml/g (oven dry weight) while the cassava factory sludge found gas 3.25 ml/g (oven dry weight). Research results found gases of oxidation pond sludge on the range of methane concentration between 545,686 – 9,560,606 ppm, hydrogen sulfide 55.94 to 360.27 ppm, and ammonia ND to 36.22 ppm, while the cassava factory sludge found methane gas concentration between 729,404 to 9,900,837 ppm, hydrogen sulfide 5,894 to 68,050 ppm, and ammonia ND to 44.15 ppm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».