BIOGAS PRODUCTION USING ANAEROBIC BIODIGESTER FROM CASSAVA STARCH EFFLUENT WITH RUMINANT BACTERIA AS BIOCATALYST
Notice bibliographique
Résumé
IKMs’ factory activity in Margoyoso produces liquid and solid wastes. The possible alternative was to use the liquid effluent as biogas raw material. This study focuses on the used of urea, ruminant, yeast, microalgae, the treatment of gelled and ungelled feed for biogas production, pH control during biogas production using buffer Na2CO3, and feeding management in the semi-continuous process of biogas production that perform at ambient temperature for 30 days. Ruminant bacteria, yeast, urea, and microalgae was added 10 % (v/v), 0.08% (w/v), 0.04 % (w/v), 50 % (v/v) of mixing solution volume, respectively. The pH of slurry was adjusted with range 6.8-7.2 and was measured daily and corrected when necessary with Na2CO3. The total biogas production was measured daily by the water displacement technique. Biogas production from the ungelling and gelling mixture of cassava starch effluent, yeast, ruminant bacteria, and urea were 22,701 ml and 6,198 ml. Biogas production from ungelling mixture without yeast was 1,830 ml. Biogas production from ungelling mixture added by microalgae without yeast was 1,835 ml and that with yeast was 5,904 ml. Biogas production from ungelling mixture of cassava starch effluent, yeast, ruminant bacteria, and urea in semi-continuous process was 18,161 ml. Adding of microalgae as nitrogen source did not give significant effect to biogas production. Adding of yeast was very helpful to accelerate biogas production. The biogas production increased after adding of cassava starch effluent and yeast. Requirement of Na2CO3 to increase alkalinity of fermenting slurry depends on pH-value. Key Words: biogas cassava; C/N ratio; ruminant bacteria; semi-continuous biodigester; yeast
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».