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Enregistrement W2735029199

Utilization of industrial waste heat for the cultivation and harvesting of microalgae

2017· dissertation· en· W2735029199 sur OpenAlexfundno aff
Corey A. Laamanen

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésEnvironmental scienceWaste managementAgroforestryEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microalgae sourced lipids that can be transesterified into biodiesel are a promising source \nof biofuels that can be produced while mitigating industrial carbon dioxide (CO2) in offgasses. \nThere are many advantages to microalgae compared to other bio-feedstocks, \nincluding their rapid growth rate, their ability to accumulate significant amounts of lipid, \nand the possibility of year-round production. However, there are significant limitations to \nachieving wide spread and economic microalgae mass cultivation and two of these are \naddressed in this research program. Microalgae cultivation is currently generally limited to climatic zones where \ntemperatures remain above 15°C, which effectively restricts mass cultivation to tropical \nor sub-tropical regions thereby eliminating the use of a number of worldwide industrial \nCO2 sources. However, many of these sources also produce significant amounts of waste \nheat. The capture and repurposing of waste heat to maintain culture temperature and \nprovide an alterative method for harvesting was explored. A dynamic model was \ndeveloped to determine the potential of waste streams from a nickel smelter to maintain \nyear-round growth in a cold climate. From this model, it was determined that there is \nmore than enough heat to maintain cultivation temperatures even when the ambient \ntemperature drops well below freezing. Harvesting of microalgae prior to lipid extraction is, with current approaches, often cited as an area where costs need to be significantly reduced. As a wholly novel approach, the capture of this waste heat was also explored for the use as a pretreatment for harvesting \nby flotation. It was determined to be highly effective and crucially avoids the addition \nand costs of chemical coagulants, which contaminate and restrict the use of the remaining \nbiomass after lipid extraction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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