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Enregistrement W2942575235 · doi:10.15376/biores.14.2.3808-3822

The feasibility of shortening the pretreatment time for improvement of the biogas production rate from rice straw with three chemical agents

2019· article· en· W2942575235 sur OpenAlexaff
Jing Du, Yuting Qian, Yonglan Xi, Hongmei Jin, Xiangping Kong, Ning Zhu, LV Xi-wu, Yingpeng Zhang, Xiaomei Ye

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrawBiogasRice strawDistilled waterChemistryMethaneAnaerobic digestionBiogas productionYield (engineering)BioenergyPulp and paper industryNuclear chemistryAnimal scienceAgronomyMaterials scienceWaste managementBiofuelBiotechnologyBiologyChromatographyOrganic chemistryInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid-state chemical pretreatment at room temperature was adopted to evaluate the methane production potential of rice straw. Dried rice straw was homogenized with distilled water at a 1:3 ratio and pretreated for 6 h, 24 h, 72 h, 120 h, and 168 h. The effects of the pretreatment time with three chemicals (H2O2, Ca(OH)2, and NH3·H2O) on the methane yield were investigated. The results showed that the anaerobic digestion performance was improved for solid-state chemical pretreatment of room temperature-treated rice straw. The biogas yields from the treatments with H2O2 for 168 h, Ca(OH)2 for 72 h, and NH3·H2O for 120 h were 386.6 mL/g VS, 413.5 mL/g VS, and 390.5 mL/g VS, which were 35.8%, 45.2%, and 37.2% higher than that from the untreated rice straw, respectively. Therefore, it is feasible to shorten the pretreatment time of rice straw for these three chemical solutions.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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