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Enregistrement W2184535539

Innovative Air Treatment Unit for Swine Exhaust Air - Commercial-Scale Tests

2013· article· en· W2184535539 sur OpenAlexaboutno aff
Matthieu Girard, Bernardo Predicala, Martin Belzile, Alvin C. Alvarado, Stéphane Godbout

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBarnEnvironmental scienceWaste managementEnvironmental engineeringContaminationAmmoniaEngineeringChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Swine housing facilities can emit substantial amounts of aerial contaminants, such as ammonia, dust and odour. These emissions can have a significant impact on both the environment and human health. It is also known that by reducing odour emissions, producers can improve their relationship with their neighbors. In this study, a commercial-scale swine exhaust air treatment unit (ATU) was developed and tested under real barn conditions for its effectiveness to reduce the emissions of ammonia, dust and odour. Results from laboratory-scale tests carried out at the IRDA facilities in Quebec were used to design the commercial-scale ATUs. Three of these units were then built using recycled shipping containers and retrofitted to three grower-finisher rooms at the barn facility of the Prairie Swine Centre Inc. in Saskatoon, SK. Each room was filled with 60 pigs and the exhaust air was ducted to an ATU. During the 12-week trial, samples were taken on a regular basis to monitor concentrations of ammonia, dust and odour before and after each ATU. After a short start-up period, the commercial-scale ATUs provided robust and consistent performance under real barn conditions. The maximum removal efficiencies obtained during these tests were 77%, 92% and 75% for ammonia, dust and odour, respectively. However, the results for odour removal were variable with the replicates and with time. The water consumption, used to maintain performance over the duration of the trials, tended to increase as the ATU removed more contaminants from the air.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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