Optimizing Solid State Anaerobic Digestion Operating Parameters in the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Solid state (>15% solids) anaerobic digestion (SS-AD) research and system optimization is limited when applied to solid organic feedstocks, specifically cattle feedlot manure. The goal of this study was to establish SS-AD baseline information on biogas production and optimization. The project was split into three components: the design and development of a bench scale SS-AD digester; the investigation of the optimization of the SS-AD process by particle size reduction and leachate recirculation (Round 1); and, the investigation of SS-AD inoculation methods and the effects of straw addition and mixing (Round 2). Round 1 looked at the effects of crushing vs. not crushing the manure prior to digestion and examined the effects of no recirculation of the leachate, daily recirculation, and recirculation three times a week. Results regarding the particle size reduction were inconclusive due to the inherent small size of the vessels. Gas production and methane composition were comparable for all recirculation treatments; however, the weekly recirculation regime showed reduced variability in the results. Round 2 inoculation methods examined were: no inoculation, inoculation using manure digestate, and inoculation using manure digestate leachate. The straw addition and application was investigated to acquire real world results, as feedlot manure contain ample amounts of straw as it is used for livestock bedding. Straw was added either completely mixed, or layered. Preliminary data shows comparable gas production and methane composition across all treatments. Detailed analytical results and final conclusions for all rounds of study will be presented, as well as recommendations for research applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».