Bench-scale study of the biodegradation of grease trap sludge with yard trimmings or synthetic food waste via composting
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the biodegradation of lipid-rich residues (grease trap sludge) when composted under aerobic conditions, using two different substrates — yard trimmings and synthetic food waste. Addition of lipids seemed to have a very marked effect on the temperature profiles. For the high-rate phase of composting, grease trap sludge was degraded by 39%–51% for the yard trimmings experiments and 10%–27% for the synthetic food waste treatments. For the curing phase, lipids reductions were 9%–26% and 16%–45% for treatments with yard trimmings and synthetic food waste, respectively. For the active phase of composting, the volatile solids biodegradation rate coefficient for the grease trap sludge treatments was 0.009–0.033 d –1 , while the average biodegradation rate coefficient for grease trap sludge alone was 0.058 d –1 . The yard trimmings treatment with grease trap sludge added at 5% dry solids (ds) resulted in enhanced performance, in terms of temperature profile, rate and extent of biodegradation of solids and lipids, and reduction in wet mass and water content, when compared with the composting of yard trimmings alone. For the synthetic food waste treatments, the addition of grease trap sludge (up to 10% ds) seemed to be inhibitory of the composting process. Key words: lipid residues, compostability, biodegradation rate, biodegradation extent.
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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 | 0,001 |
| 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 ».