CO <sub>2</sub> demand-supply balance in a composting-based closed-loop plant factories.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbon dioxide enrichment is a technique employed in controlled environment agriculture (CEA) systems (i.e., vertical farms) to improve crop yield. However, the CO 2 for enrichment is sourced from fossil fuels, increasing the carbon footprint of these operations by adding CO 2 to the atmosphere. Sourcing CO 2 from biowaste instead can be a more sustainable option. Particularly, composting crop residues generated in CEA systems can generate CO 2 while valorizing biowaste. This study assesses the possibility of meeting the CO 2 demand for enrichment in a CEA system by composting residues of baby lettuce - the most common crop grown in CEA systems. Using theoretical modelling, we estimated the CO 2 required to grow baby lettuce in a hypothetical CEA system at an enriched CO 2 concentration of 1000 ppm. The CO 2 derivable by composting lettuce residues generated by a CEA system with two different types of hydroponic system (mat- and plug-based) was determined through aerobic incubation and CO 2 respirometry. Depending on the hydroponic system, composting crop residues generated in the hypothetical CEA system could produce around 1.4-6% of the total CO 2 required for enrichment. Comparing the estimated demand versus supply of CO 2 on a mass basis showed that composting crop residues alone is likely insufficient to meet the enrichment demands of a CEA system growing baby lettuce at 1000 ppm. Additional biomass (e.g., source separated urban biowaste) might be required to meet the CO 2 demand for enrichment solely through composting.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».