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Enregistrement W2158445677 · doi:10.1080/10934520701369909

Removal of odor using biofilter from duck confinement buildings

2007· article· en· W2158445677 sur OpenAlexaff
Anthony Lau, Kimberly M. Cheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part A · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilterOdorEnvironmental scienceEnvironmental engineeringWaste managementPulp and paper industryAirflowVentilation (architecture)EngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The poultry and waterfowl industry in the Fraser Valley of British Columbia needs to deal with odor emission problems. The objective of this study is to evaluate the performance of a pilot-scale biofiltration system for treating odors from the exhaust air streams of a commercial duck farm building before their release to the atmosphere. A pilot-scale biofiltration system with semi-enclosed wooden structure was designed, constructed and installed to treat the exhaust air from one of the 12 operating ventilation exhaust fans, having a ventilation rate of 2.36 m3/s. The empty bed residence time of the biofilter was 5-10 seconds at the design flow rate. The biofilter media comprised of 2 parts softwood chips and barks to 1 part finished compost. Fabric filters were used for pre-treatment to protect the biofilter from clogging by dust particles and feathers. Odor reduction was determined by measuring the concentration of the air entering and leaving the biofilter via olfactometry analysis. The odor concentration of untreated barn air was found to vary from 8553+/-1006 to 12171+/-1575 OU/m3; however, the odor concentration was substantially reduced to 420+/-195 OU/m(3) after the manure storage was cleaned out at the end of summer. The odor removal efficiency of the biofilter system averaged 95+/-3%. The high frequency of cleaning and replacement required of the fabric filters would considerably increase the operating cost. Alternative methods of dust and odor removal that are more cost-effective will need to be investigated in the future.

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)0,001
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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations11
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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