Exploring the Potential of Organic Waste as a Source of Methane Gas for Electricity Generation in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Open dumps and ill equipped landfills are some of the characteristics of solid waste management in Nigeria. This paper therefore seeks to investigate the viability of anaerobic digestion as part of an integrated waste management strategy for the city of Port Harcourt, Nigeria. In order to achieve this aim, the paper reviews literature on solid waste management in the study area. Alaboratory experiment was also conducted using organic solid wastefrom Port Harcourt. From the findings, it was revealed that anaerobic digestion could play a major role towards the attainment of sustainable solid waste management in Port Harcourt. The small laboratory sample of 10 grams used for the experiment produced about 0.796 litres of methane gas, means that 1 tonne of organic waste in Port Harcourt will generate about 79600 litres of methane gas with energy equivalent of about 1592000_kj. The paper concluded that in a city like Port Harcourt where several tonnes of solid wastes are produced every day, a substantial amount of methane gas could be recovered for electricity generation. It was therefore recommended that anaerobic digestion should be used in order to boost the electricity capacity of the city whilst also improving the quality of life of the people.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».