Methods for determination of biomethane potential of feedstocks: a review
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Biogas produced during anaerobic digestion (AD) of biodegradable organic materials. AD is a series of biochemical reactions in which microorganisms degrade organic matter under anaerobic conditions. There are many biomass resources that can be degraded by AD to produce biogas. Biogas consists of methane, carbon dioxide, and trace amounts of other gases. The gamut of feedstocks used in AD includes animal manure, municipal solid waste, sewage sludge, and various crops. Several factors affect the potential of feedstocks for biomethane production. The factors include nutrient content, total and volatile solids (VS) content, chemical and biological oxygen demand, carbon/nitrogen ratio, and presence of inhibitory substances. The biochemical methane potential (BMP), often defined as the maximum volume of methane produced per g of VS substrate provides an indication of the biodegradability of a substrate and its potential to produce methane via AD. The BMP test is a method of establishing a baseline for performance of AD. BMP data are useful for designing AD parameters in order to optimise methane production. Several methods which include experimental and theoretical methods can be used to determine BMP. The objective of this paper is to review several methods with a special focus on their advantages and disadvantages. The review shows that experimental methods, mainly the BMP test are widely used. The BMP test is credited for its reliability and validity. There are variants of BMP assays as well. Theoretical models are alternative methods to estimate BMP. They are credited for being fast and easy to use. Spectroscopy has emerged as a new experimental tool to determine BMP. Each method has its own advantages and disadvantages with reference to efficacy, time, and ease of use. Choosing a method to use depends on various exigencies. More work needs to be continuously done in order to improve the various methods used to determine BMP.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle