Dairy manure nutrient recovery reduces greenhouse gas emissions and transportation cost in a modeling study
Notice bibliographique
Résumé
Technologies that separate manure or digestate into fractions with different solids and nutrient contents present interesting options to mitigate manure storage emissions (by reducing the quantity of carbon stored anaerobically) and to improve nutrient distribution (by reducing the quantity of water transported with nutrients). In this study, the dairy farm model, DairyCrop-Syst, was used to simulate storage emissions of methane (CH 4 ), nitrous oxide (N 2 O), and ammonia (NH 3 ), and to simulate nutrient distribution for a case-study farm in Canada. The farm used several types of manure processing, including: anaerobic digestion (AD), solid-liquid separation (SLS), and nutrient recovery (NR). Simulations were done with combinations of the above technologies, i.e., a baseline with only AD that produced a single (unseparated) effluent, compared to AD+SLS, and AD+SLS+NR that produced two separate fractions. With AD+SLS+NR, the processing system isolated a solid fraction with a high concentration of N and P, and a liquid fraction containing less nutrients. Compared to the baseline system, the addition of solid liquid separation and nutrient recovery (i.e. SLS+NR) reduced CH 4 emissions from outdoor liquid digestate storage by 87%, with only a small offset from higher N 2 O and NH 3 emissions from storing the solid fraction. The solid fraction was simulated to be transported to fields at least 30 km away from the dairy barns, while the liquid fraction was transported by dragline to fields adjacent to the barn. The advanced nutrient separation system resulted in much lower transport costs for manure nutrients and the ability to transport N and P to greater distances.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».