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Enregistrement W2355097454

Impact of aeration conduit diameter on production of landfill gas in a semi-aerobic landfill

2011· article· en· W2355097454 sur OpenAlexaff
Song Du

Notice bibliographique

RevueActa Scientiae Circumstantiae · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerationElectrical conduitWaste managementLandfill gasLeachateEnvironmental engineeringEnvironmental scienceDrainageMunicipal solid wasteBioreactor landfillGarbageEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semi-aerobic landfilling is becoming the main technology to solve the solid waste pollution problem in some medium and small cities in China because of land resource limitation and the large amount of garbage. In this technology,the amount of air which enters the landfill site has great impact on the generation and composition of landfill gas (LFG). We set up pilot plants to simulate semi-aerobic landfill technology at the Zhuozhou municipal solid waste landfill site. Three different diameters of aeration conduits,DN100,DN150 and DN200(100mm,150mm and 200mm) were connected to the leachate drainage pipe. The concentration of gases in the LFG was monitored for 10 weeks continuously. The results show that the concentration and the tendency of O2 in LFG coming from the plant with the DN100 aeration conduit are much higher than that from the other two plants. The greenhouse gases CH4 and CO2 have been controlled more effectively in this plant. Through aerothermodynamics calculations,we can see the amount of gas coming from the aeration conduits DN100,DN150 and DN200 are in the proportion 2:3:4. Since the amount of gas entering the drainage pipe is of the same level,more air is transported into the landfill from the DN100 aeration conduit than in the other two situations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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