Assessment of operations and design strategy controls to improve landfill gas utilization opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Although landfill gas (LFG) has many potential beneficial uses, the initial capital costs required for constructing collection systems and utilization–cogeneration systems are high. Collection and combustion–utilization system must continue to function for many years to reap the benefits of investment. To improve the economics of recovery projects, opportunities to accelerate the generation of LFG and operation and design strategies to improve capture potential and recovery efficiency from landfills are examined. In this paper, mathematical models and input values are used from literature to reflect how fundamental principles that influence LFG generation can be manipulated to improve LFG collection utilization. Model coefficient values are changed to represent changes in landfill design and (or) operational strategies to improve the LFG generation rate. A first-order decay model is used to estimate gas generation for six scenarios. Modelling results (methane flow rates) indicate that moisture elevation, leachate recirculation, and addition of heat, increases the potential gas generation rates, with the highest impact relating to leachate recirculation with heat. Net present values (NPVs) are calculated for each of the six scenarios, based on capital and operation and maintenance (O&M) costs to estimate the economic feasibility of each scenario. The NPVs for each scenario are compared to the revenue generation potential through the sale of electricity and carbon credits (emission reduction credits) through LFG combustion. Based on the NPV estimates, leachate recirculation with heat addition has the highest economic feasibility.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».