Methane production from citrus wastes: process development and cost estimation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Because of its extreme toxicity for microorganisms, the limonene content of citrus wastes (CWs) has been a major obstacle to the conversion of CWs to biofuels. The main objective of this study was to develop a new process for the utilization of CWs that can be economically feasible when the supply of CW is low. RESULTS: Steam explosion pre‐treatment was applied to improve the anaerobic digestibility of CWs, resulting in a decrease of initial limonene concentration by 94.3%. A methane potential of 0.537 ± 0.001 m3 kg−1 VS (volatile solids) was obtained during the following batch digestion of treated CWs, corresponding to an increase of 426% compared with that of the untreated samples. Long‐term effects of the treatment were further investigated by a semi‐continuous co‐digestion process. A methane production of 0.555 ± 0.0159 m3 CH4 kg−1 VS day−1 was achieved when treated CWs (corresponding to 30% of the VS load) were co‐digested with municipal solid waste. CONCLUSION: The process developed can easily be applied to an existing biogas plant. The equipment cost for this process is estimated to be one million USD when utilizing 10 000 tons CWs year−1. 8.4 L limonene and 107.4 m3 methane can be produced per ton of fresh citrus wastes in this manner. Copyright © 2011 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».