Determination of heat generated by metabolic activities during composting of greenhouse tomato plant residues
Notice bibliographique
Résumé
Heat and mass balances were performed on an insulated laboratory composting bioreactor operating on tomato plant residues. Wood shavings and municipal solid compost were used as a bulking agent and an inoculum, respectively. The moisture content and C:N ratio were adjusted at 60% and 30:1, respectively. Both the thermal and biological parameters were evaluated. The moisture content stayed relatively constant at 59.7 ± 0.61%. The reductions in volatile solids, total carbohydrate, fat and grease, protein, and TKN-N were 29.1, 31.7, 88.8, 17.8, and 11.0%, respectively. The NH 4 + -N remained unchanged (0.33–0.35%). The temperature peaked after 31 h of operation reaching 63.3 °C and lasted for 9 h. The result of the thermal analysis indicated that the average heat production value was 14.6 kJ/g DM degraded. The conductive heat losses through the cylindrical body and the sidewalls of the bioreactor accounted for 36.53% of the total cumulative heat produced, whereas the heat loss due to aeration accounted for 62.57% and the heat gained by the compost and bioreactor materials accounted for the remaining 0.9%. The addition of a bioavailable carbon source (used cooking oil) at the peak temperature could extend the duration of the maximum temperature to insure that the composting process is effective in destroying pathogens and pesticides. Key words: compost, bioavailable carbon, tomato residues, wood shavings, nitrogen, carbohydrate, protein, fat, temperature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».