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Enregistrement W4365804082 · doi:10.1615/see2000.1130

DRYING OF VALUE-ADDED LIQUID WASTES

2023· article· en· W4365804082 sur OpenAlexaboutno aff
Marzouk Benali, Mouloud Amazouz, Tadeusz Kudra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlurryWaste managementInertEnvironmental sciencePulp and paper industryPulp (tooth)Environmental engineeringChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The estimated quantity of sludge generated by the Canadian pulp and paper industry in 1995 was about 2.2 million tones of dry solids (tds) while that of municipal and meat-processing sludge was equal to 612,000 and 20,000 tds, respectively. As a result of landfill directives and national legislation which impose minimum solids content of 35% and carbon limit for wastes to be landfilled, major R&D efforts are directed in developing an effective and environmentally acceptable methods of sludge treatment and disposal. Thermal drying could be an attractive solution to sludge disposal especially for complex wastes containing fibres and/or sticky components such as animal fat. Because most of dry wastes have an intrinsic value, they can be beneficially recycled in agriculture, used as a fuel or serve as an inert support in such products as a cat litter. The proposed Jet Spouted Bed Dryer with inert particles (JSBD) is an advanced and energy efficient technology to obtain powders from solutions, slurries and pastes by drying on the surface of inert particles brought into intensive and random motion. The dryer presented here was developed to process otherwise hard-to-dry pulp and paper secondary sludge and meat processing sludge as currently used technologies do not guarantee product of required quality. Experimental results obtained on a 50kW-test bench demonstrate the technical feasibility of drying such sludges, which may contain up to 15% of fibres or up to 60% of fat. Also it is possible to obtain dry product in the form of fine powder with narrow size distribution and with an average particle diameter equal to 40 µm for meat processing sludge, and 136 µm for pulp and paper secondary sludge.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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