Relation between Energy Efficiency and GHG Emissions in Drying Units Using Forest Biomass
Notice bibliographique
Résumé
The impacts of climate change are inevitable and driven by increased levels of greenhouse gases (GHG) in the atmosphere, requiring mitigation and re-adaptation measures. In this context, this article critically analyzes the influence of drying technology type, forest biomass, and GHG emissions resulting from the energy required for drying agricultural crops, by presenting a case study of tobacco drying. In this study, the influence of increasing the technological level of drying unit (curing units CUs), using E. saligna and E. dunnii firewood and Pinus sp. pellets, was evaluated; considering consumption efficiency, energy efficiency, and concentration of gas emissions (CO, CO2, CXHY and NOX), as well as emission factors in tCO₂-eq. The results showed that when increasing the technological level of the CUs, there is a decrease in fuel consumption and emissions. The reduction can reach 60.28% for the amount of biomass consumed and 67.06% in emissions in tCO₂-eq; for the scenario of a production crop, using a CU with a continuous load (Chongololo) and firewood from E. dunnii. The use of pellets proved to be efficient, with the lowest consumption of biomass and emissions with more technological CUs.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».