Methanogenic and fertilizing potential of aquaculture waste: towards freshwater farms energy self‐sufficiency in the framework of blue growth
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fisheries sector, particularly aquaculture, is a fundamental source of nutrition for humans, particularly in developing countries. The modern development of fish farming requires energy for production systems. This study investigates the potential of using organic wastes derived from fish fattening to produce on‐farm energy through the process of methanization. Oreochromis niloticus faeces methanogen potential was determined with (IFF) and without (UIFF) methanizer microbial inoculum. At the end of the manure methanation trials, the resulting digestates were tested as organic fertilizers for agriculture. The tests showed that inoculated fish faeces had faster biogas kinetics production compared with uninoculated fish faeces. In both cases, the produced biogas contained more than 60% methane (CH 4 ) from the second week of incubation, indicating that it was of good quality. Furthermore, the total CH 4 volume was twice as larger in IFF compared with UIFF. Biofertilizer tests showed no significant differences for most of the growth parameters in onion and tomato when compared to the unfertilized control, except in one case for tomato plants, which significantly increased its aboveground biomass. The results show that fish faeces are good methanogenic substrates conducive to energy recovery that could facilitate farm autonomy; however, valorization of the digestates as biofertilizer still requires extensive agronomic optimization. Based on our results, we estimate that equivalents of energy need of almost ten millions of people could be covered using the aquaculture potential in freshwater fish faeces biogas worldwide or that at least aquaculture farm energy self‐sufficiency could be fostered.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».