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Enregistrement W2019067416 · doi:10.1002/cjce.20347

Anaerobic biogas generation from sugar industry wastewaters in three‐phase fluidized‐bed bioreactor

2010· article· en· W2019067416 sur OpenAlexvenueno aff
Sk Masud Hossain, Manas Jyoti Das

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogasChemical oxygen demandBioreactorMethanePulp and paper industryAnaerobic digestionAirliftChemistryVolumetric flow rateSugarWastewaterWaste managementEnvironmental engineeringEnvironmental scienceFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the present study, attempts are made to optimize digestion time, initial feed pH, feed temperature, and feed flow rate (organic loading rate, OLR) for maximum yield of methane gas and maximum removal of chemical oxygen demand (COD) and biological oxygen demand (BOD) of sugar industry wastewaters in three‐phase fluidized‐bed bioreactor. Methane gas is analysed by using flame‐ionisation detector (FID). The optimum digestion time is 8 h and optimum initial pH of feed is observed as 7.5. The optimum temperature of feed is 40°C and optimum feed flow rate is 14 L/min with OLR 39.513 kg COD/m3 h. OLR is calculated on the basis of COD inlet in the bioreactor at different flow rates. The maximum methane gas concentration is 61.56% (v/v) of the total biogas generation at optimum biomethanation process parameters. The maximum biogas yield rate is 0.835 m3/kg COD/m3 h with maximum methane gas yield rate (61.56%, v/v) of 0.503 m3/kg COD/m3 h at optimum parameters. The maximum COD and BOD reduction of the sugar industry wastewaters are 76.82% (w/w) and 81.65% (w/w) at optimum biomethanation parameters, 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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