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Enregistrement W2194923554 · doi:10.2175/106143012x13347678384602

Comparison of Mechanical Pretreatment Methods for the Enhancement of Anaerobic Digestion of Pulp and Paper Waste Activated Sludge

2012· article· en· W2194923554 sur OpenAlexaff
Allan Elliott, Talat Mahmood

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaerobic digestionBiogasPulp and paper industryWaste managementActivated sludgeMethaneEnvironmental scienceChemistrySewage treatmentEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conventional anaerobic digestion process, requiring long solids retention times (SRTs) to digest solids, is currently viewed as impractical for the pulp and paper industry because of high capital costs associated with the construction of new digesters. Recent developments in sludge solubilization technology could be promising in reducing digester size, which also allows for the potential use of decommissioned tanks, both of which can reduce the capital cost. Three pretreatment technologies for use with anaerobic digestion were tested on laboratory-scale to investigate their feasibility. The SRTs in all three digesters systematically decreased from 20 to 3 days. The reference digester was fed waste activated sludge (WAS) to serve as the control at the same SRTs. The other digesters were fed WAS that had been preconditioned using mechanical shearing, sonication, or high-pressure homogenization technology. Anaerobic digestion with high-pressure homogenization produced as much methane at 3-day mean SRT as that from the reference digester operated at 20-day SRT. Therefore, a new digester can theoretically be 85% smaller than a conventional digester. An added benefit of WAS to methane conversion is the recovery of nutrients nitrogen and phosphorus.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations86
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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