Replacement of Diesel by Biogas Generated From Wastewater Treatment in a Small Diesel Generator by Dual Fuel Technology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada’s remote communities experience harsh weather much of the year and run diesel generators 24 hours a day to provide heat and power. These generators utilize diesel fuel that is transported at great expense and generate greenhouse gas (GHG) and pollutant emissions. Meanwhile, remote communities produce organic wastes, such as wastewater and food wastes. Appropriate treatment of these wastes not only improves the community health and environment, but also generates certain amount of renewable fuels, such as biogas and/or syngas. Replacing diesel fuel by the renewable fuels generated from the waste treatment in the diesel generators can offset the use of diesel and also reduce GHG and pollutant emissions in remote communities. This paper reports an application of biogas generated from wastewater treatment to replace diesel in a small diesel generator by dual fuel engine technology. With simple modification, the biogas containing 50–95% of methane was introduced into the engine intake manifold. Tests were conducted to evaluate the effects of biogas flow rate and composition on average diesel fuel consumption and emissions of carbon dioxide (CO2), carbon monoxide (CO), nitrogen oxides (NOx) and unburned hydrocarbons (HC). The results reveal that the introduction of biogas into the engine reduced the average diesel consumption. However, the reduction of average diesel consumption with increasing biogas flow rate was not linear, possibly due to the increase in HC emissions. The introduction of biogas reduced NOx emissions but increased CO emissions. A change in the composition of biogas (methane to CO2 ratio) did not significantly affect the average diesel consumption and emissions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».