Characterization of Waste Density in a Bioreactor Landfill via Microgravity and Settlement Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Optimizing the utilization of landfill airspace and production of biogas for use as an energy source relies on an understanding of the compaction, settlement, and stabilization of waste over time. A higher degree of compaction reduces the landfill footprint; however, it may not provide the optimal conditions for bacteria development and waste stabilization. This article reports on a research project piloting the use of repeated microgravity surveys to characterize variations in waste density in space and time in a bioreactor landfill. Over the duration of three years, four microgravity surveys were conducted on a new cell at a bioreactor landfill in Sainte-Sophie, Quebec, Canada, as it was gradually filled with waste up to a height of 25 m. After each survey, waste density values were extracted by comparing current gravity data with previous data from lower elevations. For accurate density computations, a settlement model was applied to estimate the degree to which waste had settled over time. This model was derived from settlement data recorded by two gauges buried in the waste column. The density values obtained from the microgravity surveys were 1.35 ± 0.31 g/cm3 in the first waste slab (between surveys 1 and 2), 1.44 ± 0.22 g/cm3 and 1.20 ± 0.25 g/cm3 in the second waste slab in the northeast and southwest ends of the cell, respectively (between surveys 1 and 3). In these cases, the microgravity and conventional air utilization factor (AUF) waste densities agreed within 3% when settlement gauges were within 90 m from the survey area. For the third waste slab (between surveys 1 and 4), the densities derived from microgravity decreased to 1.15 ± 0.28 g/cm3 and 1.12 ± 0.15 g/cm3 in the northeast and southwest ends of the cell, respectively. This decrease might be associated with water drainage.
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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 ».