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Enregistrement W2034248094 · doi:10.1504/ijetm.2011.039258

Effect of microwave temperature, intensity and moisture content on solubilisation of organic fraction of municipal solid waste

2011· article· en· W2034248094 sur OpenAlexaff
Haleh Shahriari, Mostafa Warith, Kevin J. Kennedy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Technology and Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChemical oxygen demandAnaerobic digestionFraction (chemistry)MoistureMunicipal solid wasteWater contentChromatographyWastewaterMethaneWaste managementEnvironmental scienceEnvironmental engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High temperature and pressure microwave (MW) pre-treatment of the Organic Fraction of Municipal Solid Waste (OFMSW) enhanced solubilisation prior to Anaerobic Digestion (AD). Three temperatures (175°C, 145°C and 115°C), three MW intensities based on temperature ramp times (20, 40 and 60 minutes) and two Supplemental Water Additions (SWA) of 20% and 30% were evaluated. MW irradiation resulted in higher concentrations of soluble Chemical Oxygen Demand (sCOD), proteins and sugars in the supernatant phase. The highest level of solubilisation was achieved at 175°C and SWA of 30% and resulted in 1.61, 1.62 and 1.58 times higher sCOD concentrations versus controls for MW intensity ramp times of 20, 40, and 60 minutes, respectively. Additionally, for the same conditions, the free liquid volume released from the OFMSW into the supernatant were observed to be 1.39, 1.34 and 1.37 times greater than the control, respectively. Concomitantly, potentially bio-available sCOD available for AD increased more than two fold compared to control.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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