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Enregistrement W2900306571 · doi:10.1680/jenes.18.00043

Briefing: Landfill mining for energy recovery in tropical developing countries

2018· article· en· W2900306571 sur OpenAlexvenueno aff
Sandro Lemos Machado, Miriam F Carvalho, Ednildo Andrade Torres, Átila Caldas Santos, Mehran Karimpour-Fard

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceMunicipal solid wasteEnergy recoveryMethaneWaste managementLandfill gasThermal energyBiogasEnvironmental engineeringEnergy (signal processing)EngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses landfill mining (LM) and uses data from tropical landfills in a preliminary analysis of its applicability. It is shown that there is a tendency of concentration of components with high calorific values over time, the contrary occurring with the municipal solid waste (MSW) water content, w, which is normally smaller for aged samples compared to that for fresh ones. This encourages LM adoption in various landfills since more energy can be recovered from MSW with the use of thermal recovery methods (TRMs) and less energy is necessary for MSW drying. Furthermore, it is demonstrated that 4–6 years is enough for most biological processes to occur in the field in tropical regions, making the use of LM possible in few years after landfill closing. The use of TRMs such as gasification is interesting because the produced hydrogen gas (H 2 ) can be used for electrical power generation similar to methane (CH 4 ). However, the use of thermal energy recovery methods in MSW components can result in dangerous atmospheric emissions, which must be controlled and rigorously monitored, as well as the stability of the MSW mass during the excavation process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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