Use of Cotton Apparel Waste as an Energy Source for Biomass Boilers: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
The steady growth of the Sri Lankan apparel manufacturing sector over the last three decades has resulted in generating large amount of solid apparel waste. Currently, it is a massive environmental and financial burden of the sector. As a solution, few apparel manufacturers have initiated using apparel waste, specifically the cotton apparel waste for biomass boilers. The apparel sector as one of the major thermal energy consumers, they consider it as a possible solution not only for the apparel waste disposal issue, but also for the challenge of getting continuous supply of firewood for the boilers. However, the promotion of such a solution throughout the apparel industry is impractical without a feasibility study in terms of social, environmental, financial, legal and technical aspects over its mechanism. Therefore, this research focused to identify the feasibility of using cotton apparel waste for biomass boilers as an energy source. Towards this aim, a qualitative research approach was followed involving the case study strategy. Basically, two cases were selected and analysed the feasibility of using cotton waste for boilers under pre-determined feasibility criteria in detail. Data collection for the case study was done through a document survey and expert interviews. Findings revealed the entire feasibility of environmental, financial, legal and technical aspects and in overall it can be concluded that the use of cotton apparel waste for biomass boilers as an energy source is feasible. Accordingly, this study provides insights into making decisions on managing both waste disposal and heat energy requirement issues of the apparel factories.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».