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Enregistrement W2901954229 · doi:10.5276/jswtm.2018.248

Biogas Generation Potential of Anaerobic Co-Digestion of Municipal Solid Wastes and Livestock Manures

2018· article· en· W2901954229 sur OpenAlexaff
Fabíole Jordana Los Barbosa, Alexandre R. Cabral, Marlon André Capanema, Waldir Nagel Schirmer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Solid Waste Technology and Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogasAnaerobic digestionWaste managementMunicipal solid wasteEnvironmental scienceLivestockAnimal wasteMethaneChemistryEngineeringForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This study evaluated the potential of biogas generation of the fresh organic fraction of municipal solid wastes (OFMSW) inoculated with swine manure and cattle manure, based on the volatile solids content obtained from biochemical methane potential (BMP) tests. Several physico-chemical parameters (e.g. volatile solids, pH and chemical oxygen demand) were assessed in the laboratory before and after 50 days of incubation of several samples of OFMSW, swine manure and cattle manure, and mixtures thereof. During incubation, reductions in percentage of volatile solids were relatively low (from 5.5% to 11.4%), indicating the existence of substrates that can degrade after the 50-day digestion period. Among the physico-chemical parameters evaluated, pH was a limiting parameter for anaerobic digestion of OFMSW and manures. The mixture showing the best performance in terms of volume of biogas generated contained 1 gvs OFMSW: 1 gvs swine manure, which led to the production of 60.4 mL.gVS-1 or 22 mL.gOFMSW-1 biogas. The values of CH4 concentration increased throughout the incubation period, and the CH4 concentration value peaked at 80% for the mixture 1 gvs OFMSW:1 gvs swine manure. The results obtained indicate the OFMSW and manures can be effectively used for power generation.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,290

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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