Biochemical Methane Potential of Landfilled Municipal Solid Waste Using a Non-Slurry Approach
Notice bibliographique
Résumé
The most widely-used procedure for forecasting landfill methane production in the laboratory is the biochemical methane potential (BMP) assay. Conventional BMP assays for assessing landfilled municipal solid waste (LMSW) use a slurry-based approach which simulates an environment that is predominantly liquid versus a predominance of solids in a landfill, which is likely to misrepresent actual landfill conditions, and could consequently lead to false gas volume predictions. This research was undertaken as a first-step towards modifying the current BMP assays to be more representative of natural landfill conditions termed; the Landfill BMP (LBMP) assay. Three sets of statistically-designed laboratory batch experiments were conducted using organic fraction of MSW to compare the CH4 generation potential (Lo), the rate of CH4 production (Rm) and the first-order rate coefficient (k) values from slurry-phase and solid-phase BMP experiments. The results showed statistically significant differences occurred between slurry-phase and solid phase BMP assays with Lo values obtained from slurry-phase experiments being overestimated by as much as 47 ±12%. Biosolids from Bonnybrook wastewater treatment plant, Calgary, was found to perform poorly compared to a laboratory-derived inoculum. Particle size reduction had a significant effect on Lo and Rm values with smaller particle sizes (< 10 mm) being optimal for CH4 gas production in solid-phase experiments in this study. The Lo values obtained from the LBMP method fell within the range of those obtained from lysimeter and field studies, indicating a possibility of solid-phase BMPs being more likely reliable in forecasting CH4 production from landfills than conventional BMP methods. However, k values were overestimated from both slurry and solid-phase conditions of moisture, suggesting that obtaining k values from laboratory experiments might not be the best approach. The highest coefficient of variation between duplicates in this study was less than 30% indicating good repeatability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».