Waste management of the palm oil industry: present status and future perspective
Notice bibliographique
Résumé
Numerous research and developments have emerged in the last 100 years, primarily dedicated to waste management. Among the subjects they have focused on are life-cycle assessments, treatment and minimisation of waste and mitigation of waste environmental impact. These massive efforts came into effect to mitigate the detrimental impacts of waste generation from production industries. One industry that has been plagued with rising sustainability issues is the palm oil industry, which is the main engine of development in South East Asia. The oil palm is a significant flex crop. In Malaysia and Indonesia particularly, crude palm oil production has raised red flags due to its massive waste generation. To illustrate, different types of wastes are generated from 1 t of processed fresh fruit bunches – namely, palm oil mill effluent (POME) (60%), empty fruit bunches (23%), mesocarp fibres (12%), shell (5%) and gas emissions. The high nitrogen content, high chemical oxygen demand and biochemical oxygen demand of POME cause severe environmental pollution. Nevertheless, the biomethane generated from POME through anaerobic digestion can be harnessed as renewable bioenergy. Hence, the sustainability of the palm oil industry could be ensured by combining both the production of renewable energy and the treatment of waste water.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».