Advanced Strategies to Mobilize Crop Residue to Replace Coal in India
Notice bibliographique
Résumé
Various published data show the amount of crop residue available annually in India may range from a low of 90 to a high of 180 million tonnes. Different types of crop residue are collected from farmers depending on the geography and crop pattern for instance, in north India rice straw and cotton stalks are collected while in central India soya husk and sugarcane tops are collected. Baling and transporting straw from the field, though appear to be an option for safe disposal, will be feasible only when alternate, effective and economically viable usage methods are identified and facilities and infrastructure for ex-situ management methods are created. One immediate short term use of the residue is to replace 5% - 7% of the 670 million tonnes of coal India currently consumes to generate power. The farmers will benefit from the sale of their excess crop residue. The scheme will reduce pollution due to residue burning practices. Replacing coal will cut the GHG emissions. The challenge is to mobilize the crop residue collection and timely delivery to power plants. The data and calculations in this monogram show that it is economical for the farmer to remove the crop residue from the field quickly by using modern balers, to pelletize the biomass in small-scale distributed pellet plants, to store pellets in the modern steel bins and finally to deliver the pellets to coal plants by using rail transport. The delivered cost is estimated at around Rp 6.78/kg. The Government of India encourages the power plants to pay at least Rp 10/kg for the delivered biomass in the form of pellets. The current monogram analyzes the organization of an efficient supply chain in the State of Haryana India to ensure a sustainable modern enterprise.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».