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Enregistrement W2619366422 · doi:10.18331/brj2017.4.2.3

Methods for determination of biomethane potential of feedstocks: a review

2017· review· en· W2619366422 sur OpenAlexvenueno aff
Raphael M. Jingura, Reckson Kamusoko

Notice bibliographique

RevueBiofuel Research Journal · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogasAnaerobic digestionMethaneEnvironmental scienceBiomass (ecology)Waste managementPulp and paper industryBiodegradationBioenergyBiofuelBiochemical engineeringChemistryEngineeringAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,336
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations185
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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