Analisis Proses Pembentukan Biogas dari Campuran Limbah Ikan, Kotoran Sapi dan Eceng Gondok (<i>Eichhornia Crassipes</i>)
Notice bibliographique
Résumé
One of the biomass that can be used for making biogas is fish waste. Based on the research, fish waste has a small c / n ratio so it requires mixing with other organic materials that have a higher c / n ratio. The addition of water hyacinth and cow dung will increase the c / n ratio in the anaerobic process to make biogas. The aim of this research is to analyze the process anaerobically of biogas formation from a mixture of fish waste, cow dung, and water hyacinth. Biogas is made with a variation composition of cow dung (D1), a mixture of cow dung, water hyacinth, and fish waste (D2), and a mixture of cow dung and fish waste (D3).) The Variation ratio of each composition is 1: 0: 0; 5: 1: 1 and 2: 0: 1. The results are the value of volatile solid and total solid for each composition of D1, D2, D3 was 33,600 mg / L, 34,800 mg / L, 33,000 mg / L. Value of Total Solid D1, D2, D3 are 121,800 mg / L, 146,200 mg / L, 174,600 mg / L. Fermentation process lasts for 1 month at a temperature 25oC-33oC and pH 6-7. The rates of degradation of organic compounds for D1, D2, D3 are 0.0058/day; 0.0439/day and 0.0052/day.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».