Insights into the anaerobic digestion of fecal sludge and food waste in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing demand for renewable energy and environmental protection, biogas technology has attracted considerable attention around the world. Fecal sludge (FS) is rich in organic matter, and it contains high concentrations of excreted pathogens that cause gastro-intestinal infection. In Tanzania, fecal sludge management from on-site sanitation systems poses a threat on environmental safety. This study aimed to assess the feasibility of the use of anaerobic digestion (AD) for the treatment of FS and the production of biogas as renewable energy to achieve multiple benefits in Tanzania. For the experiments, FS and food waste (FW) were used as feedstock, and rice straw-derived biochar (RSB) was added as an additive to improve biogas production. The mesophilic anaerobic digestion resulted in a methane yield of 287.5 ml/g VS for FS + FW co-digestion and 396 ml/g VS for FS + FW + RSB co-digestion. At ambient temperature (20–26°C), the system produced a methane yield of 234 ml/g VS for FS + FW co-digestion and 275 ml/g VS for FS + FW + RSB co-digestion. Three different scenarios (digester with volumes of 4, 100, and 400 m3, respectively) and strategies for FS treatment by AD in Tanzania were proposed and analyzed. These treatments can produce methane volumes of 1.95, 49.5, and 199.5 m3 with pay-back periods of 3, 5, and 15 years and net present values of + 28, +1,337, and +52,351 USD, respectively. The calculations also showed that the heat value from the produced biogas and energy needed to heat the digester at 26–37°C resulted in energy balance values of + 0.012, + 0.53, and + 2.22 GJ/day for the 4, 100, and 400 m3 digester volumes, respectively.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».