PRECIPITATION OF SWINE AND CATTLE MANURE PHOSPHOROUS USING LIMESTONE DUST
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of SPS and PULPRO, fine limestone dusts, in precipitating swine and dairy manure phosphorous (P) was determined in the laboratory. Both manures were sieved before being treated with limestone, to reproduce the treatment of mechanically separated manure and to observe the precipitation effect of limestone without that of the large manure solid particles. P precipitation was optimized by varying precipitation conditions (propeller blade speeds, mixing time and limestone levels) and limestone particle size. P precipitation was optimized using a propeller blade mixing speed of 0.3 m s(-1) for at least 5 minutes, using 3% limestone (dry limestone mass over wet manure mass). In terms of particle size, PULPRO 20 (limestone with a particle size of 0.02 mm) produced the most P precipitation and the smallest volume and mass of sludge, as compared to PULPRO 10, PULPRO 3 and SPS (limestone with a particle size of 0.01, 0.003 and 0.3 to 0.003 mm, respectively). For both 9.5% TS (total solids) dairy and 8.8% TS swine manure, mechanical separation followed by limestone precipitation concentrated 90% of manure TS and TP in a sludge volume representing 45% of the initial raw manure mass.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».