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Enregistrement W4234199690 · doi:10.25165/j.ijabe.20171004.2292

Comprehensive review of models and methods used for heat recovery from composting process

2017· article· en· W4234199690 sur OpenAlexaff
Gao Wei

Notice bibliographique

RevueInternational journal of agricultural and biological engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Industrial Ecology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCompostWaste heat recovery unitWaste managementEnvironmental scienceHeat recovery ventilationEconomic feasibilityMunicipal solid wasteProcess (computing)Waste heatEngineeringComputer scienceMechanical engineeringEconomicsHeat exchangerEnvironmental economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The large amount of heat produced from solid waste composting has stimulated great interest in heat recovery and utilization. This paper reviews the advances in composting heat recovery researches in the last decade. Some experimental results and theoretical studies on composting heat utilization are summarized. The results indicate a great potential for utilization of heat produced by the composting process. Common problems experienced by current methods are how to realize the maximum heat recovery without negatively impacting compost quality and the economics of heat recovery methods. Further advancement of these methods is currently receiving comprehensive interests, both academically and commercially. Keywords: composting, heat recovery, model and method, heat utilization, solid waste DOI: 10.25165/j.ijabe.20171004.2292 Citation: Zhao R F, Gao W, Guo H Q. Comprehensive review of models and methods used for heat recovery from composting process. Int J Agric & Biol Eng, 2017; 10(4): 1�12.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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