Notice bibliographique
Résumé
This study was carried out to develop a model capable of predicting the generation and potential emission of methane gas into the environment. Ryerson Landfill Gas Model (RLFGM) was developed using the IPCC tier two model (revised guidelines), the most recent national assessment model (Brown et. al. 1999) from UK and the model developed from DEFRA, UK. This report outlines the findings of the study and its recommendations. The study was performed on detailed characterization of solid waste as RDO, MDO and SDO and by dividing these waste components into nine waste fractions. The waste fractions are described by the percentage of moisture content of the fraction, the proportion of cellulose and hemi-cellulose, and the percentage of the degradability of the cellulose and hemi-cellulose fraction. Methane generating potential (L₀) was calculated from DOC and DOC(subscript f) value. The three methane generation rate constants (k) were used. Methane oxidation, methane correction factor, percentage of methane gas recovery, percentage of methane content in landfill gas were assumed based on comprehensive literature review. After the verification of the output of the RLFGM model with the LandGEM model it was found that the model is producing similar type of output graph as the LandGEM model but the rate of emissions of methane gas into the environment is lower in RLFGM model. It has been concluded that RLFGM model gives the realistic output with respect to individual landfill sites, taking into account of specific waste streams and deposition rates.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».