Biofiltration of methane: effect of temperature and nutrient solution
Notice bibliographique
Résumé
Methane is a greenhouse gas (GHG) 21 times more contributing to global warming than carbon dioxide (CO 2 ) and originates mainly from the energy, agriculture and landfill sectors.Methane can be valorized via combustion or transformed by catalytic processes into products like methanol.When valorization cannot be applied because of inappropriate flow rates or methane concentrations, biofiltration is a biotechnology well adapted to control the methane emissions.Biofiltration is a triphasic biotechnology, which uses microorganisms to reduce pollutants like volatile organic compounds (VOCs) or volatile inorganic compounds (VICs) or GHG like methane.Several studies have been published over the last three decades about VOC and VIC biofiltration, but fewer studies are available about methane control.At the Université de Sherbrooke, research is being conducted to control methane emissions originating from landfills or livestock productions.The biofilter used in this study is a laboratory-scale bioreactor of 0.018 m 3 divided into 3 sections.An inorganic packing material is used as the filter bed and a nutrient solution is supplied to irrigate the biofilter once daily.The objective of the present study is to determine the operating conditions to obtain high removal efficiencies at methane inlet concentrations around 7000 ppmv.The biofilter is operated under a nitrogen concentration of 0.5 gN/L and an inlet flow rate of air/methane mixture of 0.25 m 3 /h.The parameters tested are the temperature of the bed filter and the amount of nutrient solution supplied to the biofilter.Better performances are obtained in the temperature range of 28-30°C with an elimination capacity of 39 gCH 4 /m 3 /h for an inlet load of 67 gCH 4 /m 3 /h.Reducing the daily amount of nutrient solution from 1500 to www.witpress.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».