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Enregistrement W2906103211 · doi:10.3168/jds.2018-14966

Production of recycled manure solids for bedding in Canadian dairy farms: I. Solid–liquid separation

2018· article· en· W2906103211 sur OpenAlexaffabout
Sébastien Fournel, Stéphane Godbout, P. Ruel, A. Fortin, Mylène Généreux, Caroline Côté, Christine Landry, D. Pellerin

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensCentre de Recherche en Sciences Animales de DeschambaultInstitut de Recherche et de Développement en AgroenvironnementUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlurryManureSeparator (oil production)Screw pressCentrifugeDry matterTotal dissolved solidsEnvironmental scienceLiquid manurePulp and paper industryEffluentSuspended solidsWaste managementAnimal scienceMaterials scienceAgronomyEnvironmental engineeringEngineeringMetallurgyWastewater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian dairy producers have an increasing interest in recycled manure solids (RMS) as bedding material because of reduced availability of traditional bedding resources. Information regarding methods to obtain RMS and composition of RMS is very limited. Hence, a 2-part investigation was developed to compare the performances of 3 mechanical solid-liquid manure separators (part I) and 4 composting methods (part II; companion paper in this issue) for the production of high quality RMS. In this first study, a roller press, a screw press, and a decanter centrifuge were tested for the separation of slurry manure from a commercial dairy farm. During the experiment, the quantity of slurry manure processed and the volume and mass of the liquid and solid fractions were measured. The energy consumption of each separator was recorded, and samples of the slurry, liquid, and solid effluents were collected for analysis. The type of separator did not significantly influence the chemical and bacteriological composition of RMS produced. The choice of a separator for Canadian dairy producers should thus be based on the equipment cost and its capacity, targeted solids dry matter (DM) content and structure, and fertilizing quality of the separated liquid. The decanter centrifuge produced the solid phase with the highest DM and best separation efficiencies for DM, N, and P. However, its low production capacity (1.5 m 3 /h vs. 9.1–20.3 m 3 /h) combined with its high acquisition cost (Can$145,000 vs. Can$75,000) and energy consumption (4.99 kWh/m 3 vs. 0.10–0.35 kWh/m 3 ) reduce its technical and profitability values. Besides, the centrifuge produced fine structured RMS and a low-quality liquid fraction, not suitable as dairy cow bedding and fertilizer, respectively. Both presses reached acceptable production capacity at a minimal operation cost. However, the poor performance in terms of DM (25%) of the model of screw press used in this study produced RMS unsuitable for immediate use without further processing. The model of roller press used in this study had the advantages of almost reaching the recommended DM content in RMS (>34%), being flexible in terms of inputs, and producing fluffy RMS. Nevertheless, its compression process seemed to allow greater passage of solids into the liquid fraction compared with the screw press. Part II of this work explores different composting methods to reduce the health risks associated with screw-pressed RMS before their use as bedding.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil0,858

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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