The Effects of Process Control Strategies on Composting Rate and Odor Emission
Notice bibliographique
Résumé
Poor compost quality and odor emission are often significant problems in the composting industry. Composting process control can potentially help reduce both of these problems. In spite of the recent development of a number of process control strategies, very few direct comparisons have been made between these, particularly in terms of compost quality and odor emission. To help address this need, a series of experiments were conducted to evaluate the effects of several in-vessel process control strategies on organic matter conversion, nitrogen transformation and pH, and odor emission. The strategies focussed on aeration control. Fixed aeration, temperature feedback, oxygen feedback, and combined temperature/oxygen feedback algorithms were tested. A modified algorithm called linear temperature feedback was also developed and tested. Results showed that the compost temperature profiles were quite similar for the various feedback control algorithms, whereas fixed rate aeration led to significantly higher temperature, as expected. Compost properties such as C:N ratio and organic matter loss were also similar between process control methods. However, oxygen content was maintained more consistently using oxygen feedback or linear temperature feedback algorithms. Linear temperature feedback is preferable to oxygen feedback in that it does not require oxygen sensors to operate. Mass emission rates of odorous gas (methyl mercaptan and dimethyl sulfide) were typically found to increase with higher aeration rates, such as those used to limit temperature, though the gas concentration was lower. For maximum retention of nitrogen, adequate supply of readily biodegradable carbon in the feedstock is vital.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».