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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».