Anaerobic Digestion of Dairy Manure with Food and Industry Wastes – Enhanced Biogas Production and Digestate Quality
Notice bibliographique
Résumé
The Ontario biogas industry is relatively young and the overall objective of this research was to help support the growth of the industry with investigating the use of co-substrates and reactor design to enhance biogas production, recommend guidelines on the operation of full scale systems to optimize performance and characterize digestate quality. Laboratory studies evaluated the use of various substrates in the co-digestion with liquid dairy manure. These studies were used to establish ultimate biogas yields, % volatile solids (VS) reduction and minimum hydraulic retention times (HRTs). Box-Wilson Central Composite design models for corn thin stillage and waste grease (as co-substrates with dairy manure) suggest methane yields optimize with increasing proportion of the feed VS from co-substrates (constant total VS in all assays) and increasing temperatures; however, temperature had a great effect. Bench scale studies were conducted to determine a change in digester design to optimize biogas yields and increase digestate stability. A two-phase digestion system was implemented for co-digestion systems using thin stillage and waste grease with dairy manure, and methane yields showed to increase by over 22% when compared with single-phase systems. Based on current FIT contracts of 18 to 20¢/kWhe, the increased electricity and heat production could make the two-phase system economically attractive for producers. Organic loading rates (OLRs) over 4.4 g VS/L led to digester upset and OLRs of over 4.2 g VS/L·day are not recommended. On-farm anaerobic digester systems were studied for digester performance and digestate quality. Residual biogas potential (RBP) yields were effective at evaluating the stability of digestate and the U.K. PAS 110:2014 limit of 0.45 L biogas/g VS (28 days incubation) was assessed too lenient for the Ontario systems studied. A limit of 0.25 L biogas/g VS after 28 days of incubation or 0.45 L biogas/g VS after 60 days of incubation are recommended. VS reductions ranged from 56 to 76% and easily achieved the O. Reg. 267/03 regulated 50% VS reduction. E.coli and Salmonella were typically 1 to 3 logs CFU/100 mL lower than raw manure and increased HRT did not demonstrate a significant impact on the bacterial log reductions. Intermediate alkalinity (IA)/partial alkalinity (PA) proved to be a valuable tool in determining potential digester upset and has been recommended as a standard performance parameter for on-farm systems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».