Converting food waste to usable energy in the urban environment through anaerobic digestion
Notice bibliographique
Résumé
Urban sustainability is a subject of recent focus in North America, and Canada specifically. As our urban areas continue to grow and consume large quantities of energy and produce massive amounts of waste, we are faced with the challenge of how to manage this situation in a way which is both responsible and sustainable. One feasible urban waste-to-energy technology is anaerobic digestion. Anaerobic digestion (AD) has been a usable energy source for over 100 years and is currently being employed in several countries around the world in rural settings to generate electricity and heat, but it has yet to make a large migration to the urban environment even though it is a viable and mature process. Applied to the organic waste produced in urban environments, anaerobic digestion could provide a critical solution to growing garbage problems while simultaneously reducing external energy requirements. As landfills across Canada and the rest of the world are filled to their limits, a carbon-neutral process which can locally generate electricity and heat while providing up to 50% volatile solid reduction is something to be seriously considered. As fuel prices continue to inflate, the cost of transporting waste outside of cities to landfills will continue to rise. Large portions of this waste could be retained, digested, reduced, and converted into useable energy in the urban environment providing valuable energy. This paper investigates the feasibility of urban anaerobic digestion and provides a case study from the downtown campus of Concordia University in Montreal, Canada.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».