MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138386508

GENERATING USABLE AND SAFE CO2 FOR ENRICHMENT OF GREENHOUSES FROM THE EXHAUST GAS OF A BIOMASS HEATING SYSTEM

2010· article· en· W2138386508 sur OpenAlexaffabout
Louis-Martin Dion, Mark Lefsrud

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue gasGreenhouse gasFossil fuelBiomass (ecology)Environmental scienceWaste managementScrubberRenewable energyGreenhouseRenewable resourceDiesel fuelEngineeringAgronomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CO2 enrichment of greenhouses has been well proven to improve crop production whether it occurs from liquid CO2 or combustion of fossil fuels. The main objective of this research is to demonstrate the use of a renewable fuel, biomass, to enrich a greenhouse with CO2. Biomass, in the form of wood chips or pellets, has received considerable interest as a sustainable and economically feasible alternative to heat greenhouses. Therefore, there is an opportunity to convert exhaust gases from a greenhouse wood heating system into a useful resource. Carbon dioxide can be extracted from flue gas via membrane separation which could prove to be an economical alternative to electrostatic precipitators. This technique has shown a lot of potential for large industries trying to reduce and isolate CO2 emissions for sequestration and could be applicable to the greenhouse industry for enrichment. Additionally, some research has been done with wet scrubber using particular catalysts to obtain useful plant fertilizer. Sulphur (SO2) and Nitrogen (NO) emissions can be stripped out of flue gas to form ammonium sulphate as a by-product valuable to fertilizer markets. The potential of these techniques will be reviewed while experiments conducted at the Macdonald Campus of McGill University will begin in summer 2010. INTRODUCTION A worldwide shift in policy is currently forcing most industries and governments to reduce greenhouse gases and alleviate their dependence on fossil fuels. The horticulture industry has not been spared of these changes. In northern climates, greenhouse operators must address this issue by balancing energy efficiency through structural or fuel saving techniques while keeping growing conditions optimal in order to compete with an international market. Specifically, heating requires improvements as it represents around a quarter of operational costs depending on the energy source (oil, gas, electricity, or biomass). Recent fluctuations of fossil fuel prices have increased the necessity to explore alternative systems and have allowed biomass heating to become an

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetThermochemical Biomass Conversion ProcessesTravaux en français237 207