Energy Production from Cattle Manure within a Life Cycle Assessment Framework: Statistical Optimization of Co-Digestion, Pretreatment, and Thermal Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Waste to energy processes from anaerobic digestion (WtE-AD) from cattle manure (CM) have low CH4 yields due to CM’s structural composition. The search for alternatives to increase the energy yields of these processes must consider the optimization of operating parameters within a framework of mitigating the environmental footprint. The goal of this paper is to provide a statistical optimization strategy based on experimental designs to improve CH4 yields and reduce the environmental profile of CM valorization through a WtE-AD process. Biochemical methane potential tests were conducted to determine the energetic and environmental effects that alkaline pretreatments, different AD temperatures, and co-digestion formulations with fruit and vegetable waste (FVW) have on the WtE-AD process from CM. The evaluation was conducted following a life cycle assessment approach through energy balances. The results indicate that the highest CH4 yield (384.3 mL CH4 g VS−1) and the lowest environmental impact (−0.06 kg CO2 eq kWh−1 of electricity production) were achieved with the co-digestion of CM with FVW 1:1, pretreatment with 10 g NaOH 100 g−1 of VS of CM, and a temperature of 45 °C. It was found that the CM pretreatment with NaOH substantially increases the energy profile of the WtE-AD process without compromising the environmental impact since greenhouse gas emissions in chemical production are negligible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».