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Enregistrement W4231412596 · doi:10.22541/au.158379563.32487452

Anaerobic co-digestion of mixed activated sewage sludge and fruit and vegetable waste on two-stage digester stability

2020· dataset· en· W4231412596 sur OpenAlexaff
Herald Wilson Ambrose, Ligy Philip, G. K. Suraishkumar, Tushar Kanti Sen

Notice bibliographique

RevueAuthorea · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensBentley (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaerobic digestionMesophileSewage sludgeThermophileDigestion (alchemy)ChemistryPulp and paper industryMethaneFood scienceActivated sludgeAnaerobic exerciseWaste managementSewage treatmentBiologyChromatographyBiochemistryBacteriaOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Co-digestion of mixed waste activated sludge (MWAS) and fruit and vegetable waste (FVW) was studied in a two-stage (thermophilic followed by mesophilic) semi-continuous anaerobic digestion to evaluate anaerobic digester performance and stability. A mixing ratio of 75% MWAS and 25% FVW showed a 1.6-fold increase in overall methane yield and achieved 0.38 FOS/TAC ratio (volatile fatty acids to alkaline buffer capacity) compared to mixture of 50% MWAS and 50% FVW. Application of hybrid (MW-H2O2) pretreatment in the former mixing ratio increased sludge solubilisation by 33% and consequently enhanced overall methane yield by 2.17-fold. The treated digester showed increased process stability with a FOS/TAC ratio of 0.26 as a consequence of buffer capacity offered by released biopolymers during pre-treatment. The generation of superoxide radicals during digestion was studied and found to negatively correlate with sludge bioactivity. Two-stage digestion also minimizes the issue of high acidification due to co-digestion involving FVW.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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