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Enregistrement W2970454393 · doi:10.1680/jenes.19.00020

Energy Recovery from the Aged Waste in Saravan Dump Site, Rasht, Iran

2019· article· en· W2970454393 sur OpenAlexvenueno aff
Mehran Karimpour-Fard, Sandro Lemos Machado, Hadi Hasanzadehshooiili

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncinerationHeat of combustionEnvironmental scienceTonneMunicipal solid wasteWaste managementEnergy sourceEnergy recoveryCoalEngineeringCombustionMathematicsEnergy (signal processing)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-recycled plastic, as a recent potential source of energy, has a greater calorific value compared with most waste components. In this study, municipal solid wastes of the Saravan dumpsite were characterised for energy recovery purposes based on their different components and respective calorific values. The Saravan dumpsite is the largest dumpsite in northern Iran. An extensive field investigation was conducted with more than 100 m of boreholes, and samples with different ages and compositions were collected. The weighted average composition of the studied waste was 56·83% organic material, 12·6% paper, 13·02% plastic, 3·93% wood and 3·08% textiles, with calorific values of 4332, 11 599, 23 175, 15 000 and 15 129·56 kJ/kg, respectively. Considering the studied composition, a weighted average global calorific value of about 8000 kJ/kg was estimated. Considering an incineration operation of 800 Mg/d (800 metric t/d) waste-digging-out process, power generation of about 5·63 MW/d was estimated. Hence, the Saravan dumpsite can be considered as a potential source for the production of alternative energy from a future waste-digging-out and incineration/gasification operation. As another interesting result, the net price of electricity production from the Saravan incineration power plant is calculated as US$0·185/kWh for a 5-year capital fund returning period.

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)0,001
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 enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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