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Enregistrement W4385738340 · doi:10.21203/rs.3.rs-3160851/v1

Soil Remediation, Waste Valorization and Biofuels from Cement Kiln Dust Landfills

2023· preprint· en· W4385738340 sur OpenAlexafffund
Frank Zeman, Maryam Ghazizade, Colton Ellis

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensSt. Lawrence CollegeRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesCanadian Defence Academy
Mots-clésEnvironmental scienceWaste managementEnvironmental remediationBiomass (ecology)BiofuelCement kilnKilnBioenergyEnvironmental engineeringEngineeringAgronomyContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bioenergy is viewed as a potential solution to anthropogenic greenhouse gas emissions. A sustainable deployment will depend on targeting marginal lands, particularly brownfield and degraded lands. In contrast, industrial remediation is often uneconomical or even desirable, especially if degraded lands passively return to a nature like state. Cement kiln dust landfills, containing saline solids, are such degraded lands that can be remediated biologically. Phytoremediation uses plants to transport a pollutant from contaminated soil into standing biomass. After harvest, it can be processed to separate salt, biofuel and process water. Work showed that salt recovery was preferential for large liquid to solid ratios with little effect for longer durations and higher temperatures. Elevated temperatures require additional energy while co-leaching more biomass, thus reducing total biomass to the kiln. Repeated soaking of smaller volumes of room temperature water also led to effective recovery. A multi stage design was investigated to reduce water consumption. The three stage counter current soaking method produced similar recovery while consuming 25% less water. The product is biomass with sufficient energy density for use as a solid fuel in the cement kiln at a carbon price below $20/t CO2. Long term remediation of cement kiln dust stockpiles is feasible on the century time scale while producing biofuel for the cement plant. Each square kilometer planted can substitute 5% of a cement kiln’s fuel while returning the waste to the kiln. This represents an early opportunity for combined remediation, waste valorization and bioenergy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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