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Enregistrement W4200333582 · doi:10.18280/ijdne.160608

Anaerobic Co-Digestion of Cow Manure and Palm Oil Mill Effluent (POME): Assessment of Methane Production and Biodegradation Efficiency

2021· article· en· W4200333582 sur OpenAlexvenueno aff
Darwin Darwin, Novi Diana, Mardhotillah, Atmadian Pratama

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Syiah Kuala
Mots-clésPomeAnaerobic digestionPulp and paper industryMesophileBiodegradationManureCow dungWaste managementAnaerobic exerciseBiogasEffluentChemistryMethaneBioreactorAgronomyBiologyBacteriaEngineeringFertilizer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of anaerobic co-digestion of cow manure and POME was evaluated. The anaerobic composting process was carried out by using semi-continuous reactors under the mesophilic condition (35 ± 1℃). The addition of POME to the on-going anaerobic composting of cow manure was applied stepwise within a cycle of HRT (20 days). Results showed that the anaerobic co-digestion reactor could produce methane at about six times higher (7.2 L CH4) than the control reactor (1.3 L CH4). An increasing of POME loaded to the on-going anaerobic composting cow manure culture (4% to 64%) did not affect pH of the culture in which pH was still stable between 7.11 and 7.5. Assessment of biodegradation efficiency revealed that nitrogen removal of the anaerobic co-digestion reactor was six times higher (21%) than the nitrogen removal of the control reactor (3.4%). This suggested that the anaerobic co-digestion reactor performed sufficiently well in which no organic acid as well as ammonia accumulated in the reactor that could be effective to decompose the organic matters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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