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Enregistrement W2054238475 · doi:10.1002/cjce.22118

Anaerobic co‐digestion of dairy cattle slurry and agro‐industrial fats: Effect of fat ratio on the digester efficiency

2014· article· en· W2054238475 sur OpenAlexvenueno aff
Sébastien Guillaume, Thomas Lendormi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlurryDigestion (alchemy)ChemistryAnimal scienceOrganic matterDry matterAnaerobic digestionFood scienceBiodegradationProductivityMethanePulp and paper industryEnvironmental scienceBiologyChromatographyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of the study was to optimize the co‐digestion of cattle slurry in the presence of fats from the food industry. A laboratory pilot plant operating continuously was used for the experimental study. Tests were carried out with only cattle slurry and with different fat ratio (0, 10, 25, 45 and 60 %w/w of the feed COD as fats). In the case of using cattle slurry feed and OLR from 0.4 and 3.0 kg VS · m−3 · day−1 (HRT between 125 days and 19 days), methane productivity versus OLR exhibit a linear relation reflecting optimum biodegradability of the organic matter. For OLR above 3 kg VS · m−3 · day−1 (HRT less than 19 days), a break in the slope is observed expressing a decrease of the organic matter degradation rate. For HRT equal to 30 days, the results show that fat incorporation ratio lower than 25 %w/w does not affect the digester operation while maintaining acceptable biodegradability of the fat. In contrast, with a fat ratio of 60 %w/w, the system became unstable and a significant decrease in the methane productivity was observed, due to an accumulation of undegraded Long Chain Fatty Acids (LCFA). The conclusion is that the fat ratio must be controlled to avoid the destabilization of digestion, and finally operational conditions are proposed for co‐digestion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,176 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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