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Enregistrement W2122966642 · doi:10.1109/eicccc.2006.277213

Regional Energy Integration to Reduce GHG Emissions and Improve Local Air Quality

2006· article· en· W2122966642 sur OpenAlexaffabout
Ziting Huang, Hsiaotao T. Bi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Industrial Ecology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasRenewable energyEnvironmental scienceGreenhouseBiomass (ecology)BiofuelBarnManureAir quality indexEmission inventoryWaste managementBioenergyManure managementEnvironmental engineeringEngineeringMeteorologyAgronomyCivil engineeringEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Greenhouse industry is a fast growing and energy-intensive industry in Canada. The average greenhouse requires about 2.85 GJ/m2/year primarily from natural gas combustion for providing both heat and CO2for stimulating plant growth, with a total annual CO2emission in the order of 2.5 million tones. The substitution of natural gas by biofuels will have a great potential for GHG emission reduction. The deterioration of local air quality in regions with intensive agricultural activities, on the other hand, is closely related to the emissions from animal barns, from manure storage, handling and land spreading. Approaches to address energy and emission issues for each industry in isolation have failed in the past because of the higher emissions associated with biomass fuel combustion and higher waste management cost for manure. In this paper, we present a systems approach for solving the demand of low-cost energy in greenhouse operation and the emission control associated with manure disposal by constructing a local eco-industrial network (EIN). In the new integrated operation, the manure waste from the barn will be used as a renewable fuel source for the greenhouse heating, while the increased air emission from the green houses is compensated by the reduction of emissions from manure storage, handling and land spreading. A preliminary analysis based on an average greenhouse of 1000 m2in size showed that a net reduction of 320 tonnes/year CO2eq. can be achieved in the integrated system, translating into an potential reduction of 1.2 million tonnes per year in BC and 3.2 million tones per year nationwide if all existing greenhouses are converted to the integrated system. On the other hand, odor gas emissions including NH3and H2S can be eliminated in the integrated system. For manure-to-biogas energy conversion option, capital and operational cost will be a major concern and needs to be analyzed in the future. For direct manure combustion option, emission control equipment is needed to reduce emissions of particulate matters, SOxand CO to levels acceptable for greenhouse operations before the flue gas CO2can be directly utilized in greenhouse for stimulating plant growth.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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