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Enregistrement W2121635166 · doi:10.1177/0734242x07082107

Effect of saline water and sludge addition on biodegradation of municipal solid waste in bioreactor landfills

2009· article· en· W2121635166 sur OpenAlexaff
Salem Al-Kaabi, Paul J. Van Geel, Mostafa Warith

Notice bibliographique

RevueWaste Management & Research The Journal for a Sustainable Circular Economy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioreactorLeachateBiodegradationBioreactor landfillWaste managementMunicipal solid wasteMethanePulp and paper industryEnvironmental scienceEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioreactor landfills require sufficient moisture to optimize the biodegradation processes and methane generation. In arid regions, this is problematic given the lack of fresh water supplies. Saline water can be used but may inhibit the biodegradation of the municipal solid waste (MSW) in landfills. Sludge may be used to enhance the biodegradation of MSW under saline conditions. For this study, two groups of laboratory-scale bioreactor cells were used to study the impact of saline water and sludge addition on the biodegradation of MSW in bioreactor landfills. The first group (four bioreactors) operated without sludge addition. The second group (four bioreactors) operated with the addition of sludge. The salt concentrations in the two groups were 0, 0.5, 1 and 3% (w/v), respectively. All bioreactors were operated at neutral pH levels with leachate recycling. The methane yield was 70.6, 61.7 and 47.5 L kg(-1) dry waste for bioreactors R1, R2 and R4, respectively; and 84.7, 78.7, 72.6 and 59 L kg(-1) dry waste for bioreactors R5, R6, R7 and R8, respectively. The high salt content (3%) inhibited the MSW biodegradation as evidenced by the methane yield, the percentage reduction in leachate concentration and the settlement that occurred during the study. Sludge addition was able to improve the methane yield at all salt concentrations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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