A Mathematical Model to Predict CO2 Emission from Woody Biomass Storage Piles
Notice bibliographique
Résumé
Biomass is promising to substitute petroleum-based products in generating bioenergy due to its potential to release less greenhouse gas (GHG) during processing. However, this opinion has been challenged. Two biomass piles established for bioenergy purpose were studied. Moisture contents for pile 1 and 2 were 51.1% before storage, then increased to 57.6% for pile 1 after 192-day storage; and 56.9% for pile 2 after 114 days. Overall pile densities of pile 1 and 2 were 169.4 and 165.3 kg-od/m3, respectively, with compaction taken into account (9.2% for pile 1 and 10.1% for pile 2). Total dry matter losses were 16.2% and 14.9% for pile 1 and 2, respectively. Consequently, pile 1 released 0.194 grams CO2 per gram dried biomass during storage; while pile 2 produced 0.178 grams CO2 per gram dried biomass. The CO2 emission during storage was found to be much higher than that generated from harvest and transport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».