Effect of temperature and air flow rate on carbon and nitrogen compounds changes during the biodrying of swine manure in order to produce combustible biomasses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Manure is the main waste of raising livestock, when spreading in soils can cause surface and ground water pollution. The management of manure is associated with emissions of greenhouse gases and odours. Dry manure contains at least 45% of carbon. This is an attractive characteristic for energetic valorisation. To use manure in the production of energy, it must be previously dried. RESULTS: Wet solids from swine manure containing 30% of dry matter were dried in laboratory scale biodryers. Four levels of aeration rate from 0.4 to 4 L min−1 kg$^{-1}_{\rm {DM}}$ and five levels of temperature from 25 to 65 °C were tested. The highest emissions of CO2, NH3 and N2O occurred at the highest air flow rate of 4 L min−1 kg$^{-1}_{\rm {DM}}$ . For all operating conditions, the high calorific power had a mean value of 15 ± 0.4 MJ kg$^{-1}_{\rm {DM}}$ . The dried biomass obtained had an energetic potential to valorise by combustion. CONCLUSION: The bed temperature and aeration rate have an effect on carbon and nitrogen bio‐cycles. These operating parameters can also control the release quantity and gaseous form of nitrogen. Several problems related to swine manure management can be solved by using biodrying, an economic and environmental friendly technology. Copyright © 2012 Society of Chemical Industry
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».