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Enregistrement W2502258893 · doi:10.1080/03601234.2016.1208464

Microwave treatment of dairy manure for resource recovery: Reaction kinetics and energy analysis

2016· article· en· W2502258893 sur OpenAlexafffund
Asha Srinivasan, Ping Liao, K.V. Lo

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part B · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacsGovernment of Canada
Mots-clésManureChemical oxygen demandChemistryPhosphorusKineticsPulp and paper industryEnvironmental scienceSewage treatmentWastewaterWaste managementEnvironmental engineeringOrganic chemistryAgronomyPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A newly designed continuous-flow 915 MHz microwave wastewater treatment system was used to demonstrate the effectiveness of the microwave enhanced advanced oxidation process (MW/H2O2-AOP) for treating dairy manure. After the treatment, about 84% of total phosphorus and 45% of total chemical oxygen demand were solubilized with the highest H2O2 dosage (0.4% H2O2 per %TS). The reaction kinetics of soluble chemical oxygen demand revealed activation energy to be in the range of 5–22 kJ mole−1. The energy required by the processes was approximately 0.16 kWh per liter of dairy manure heated. A higher H2O2 dosage used in the system had a better process performance in terms of solids solubilization, reaction kinetics, and energy consumption. Cost-benefit analysis for a farm-scale MW/H2O2-AOP treatment system was also presented. The results obtained from this study would provide the basic knowledge for designing an effective farm-scale dairy manure treatment system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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