Evaluation of Methane Production From Dairy Cow Manure and Vegetable Waste
Notice bibliographique
Résumé
Dairy cow manure has high buffering capacity hence a substrate for anaerobic digestion, however the process is not optimised in mono-digestion system due to limited substrate. The aim of the study was to assess the effect of co-digesting animal waste and vegetable waste on methane production. Two systems were applied- batch and continuous anaerobic digestion system to determine effect on methane yield. The experiments were conducted with treatments as: manure alone (M), composite of manure with cabbage (MC), manure with potatoes (MP), manure with cabbage and potatoes (MCP), faecal alone (F), faecal with cabbage (FC), faecal with potatoes (FP) and faecal with cabbage and potatoes (FCP). Rectal grab samples were collected prior to incubation and manure was collected from the pens. All treatments were in replicates. Composite of manure or faecal with cabbage and potatoes produced the highest biogas (FCP: 32.1 mL/g DM, MCP: 29.5 mL/g DM) and methane (FCP: 3.13 mL/g DM, MCP: 2.36 mL/g DM) compared to manure alone or faecal alone (F: 27.0 biogas mL/g DM, M: 26.6 biogas mL/g DM) (F: 1.36 methane mL/g DM, M: 1.18 methane mL/g DM). Co-digesting dairy excreta with cabbage as only vegetable substrate affected anaerobic digestion (FC: 24.8 mL/g DM, MC: 24.9 mL/g DM), since it was the lowest in biogas production compared to all treatments. The anaerobic digestion system had an effect in methane production since continuous anaerobic digestion system produced the highest methane compared to batch anaerobic digestion system in all treatments. The results obtained in this study suggest that composite of manure with both cabbage and potatoes results in the highest biogas and methane production.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».