Optimization of Food Waste and Biochar In-Vessel Co-Composting
Notice bibliographique
Résumé
As bulking agents (BA) affect the composting process, this work examined the impact of combinations of different organic components in order to obtain an efficient co-substrate for food waste (FW) in-vessel composting. To boost the occurrence of microorganisms inhabiting the compost, mature compost was firstly coupled with wheat straw, added to FW, and considered as a control (BC0). Then, two trials (BC10, BC20) including 10% and 20% of biochar were monitored. The results indicated that the temperature of the amended bioreactors was notably increased compared to the unamended one. Thermophilic temperatures were achieved at 14, 34, and 78 h after the experimental setup for BC20, BC10, and BC0, which lasted for 14, 17, and 12 days, respectively. When it came to an assessment of maturity and stability, the quality of the compost was evaluated against several indicators and compared with the compost quality standards of the UK, France, Canada, the USA, Poland, and Germany. BC10 illustrated a high-quality product in relation to the heavy metal concentration, a C:N ratio which reached 14.97, an AT4 which was lower than 6 (4.36 mg O2/g TS), and a nitrification index of 2.61 (<3). Consequently, the addition of 10% of biochar as a co-substrate showed an improvement of the process evolution and the characteristics of the biofertilizer produced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».