Potential methane emission reductions for two manure treatment technologies
Notice bibliographique
Résumé
The effect of two dairy manure treatments, solid–liquid separation (SLS) and anaerobic digestion (AD), on methane potential and the speed of production was evaluated. Assays were performed in the lab to measure methane (CH4) production over 202 d from dairy manure samples taken before and after each treatment. Compared to raw manure, CH4 emissions on a per-L basis were reduced 81% by SLS and 59% by AD, on average. The mean (SD) ultimate CH4 emission potential (B0) per kg of volatile solids (VS) was 247 (8) L CH4 kg−1 VS for raw manure, 221 (9) L CH4 kg−1 VS for separated liquid, and 160 (4) L CH4 kg−1 VS for anaerobic digestate. Thus, SLS reduced the B0 of the liquid fraction by 11% and AD reduced B0 by up to 35% compared to raw manure. Manure treatment affected the speed of CH4 production: SLS increased the CH4 production rate and thus separated liquid manure was the fastest to produce 90% of the ultimate CH4 production. Therefore, both the speed of degradation and B0 should be considered when assessing these techniques for farm-scale manure storages, because actual emission reductions will depend on storage conditions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».