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Enregistrement W4402764229 · doi:10.3390/en17194756

The Possibility of Using Waste from Dye Sorption for Methane Production

2024· article· en· W4402764229 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Nowicka, Tomasz Jóźwiak, Marcin Zieliński

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCoal and Coke Industries Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
Mots-clésSorptionMethaneProduction (economics)Waste managementEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistryEngineeringAdsorptionOrganic chemistryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to determine the effect of sorption of Basic Red 46 (BR46) dye by lignocellulosic biomass on the susceptibility of the sorbed waste to anaerobic decomposition by anaerobic digestion. The research material used in the experiment consisted of two types of biomass: stalks with leaves and inflorescences after mowing Canadian goldenrod (Solidago canadensis L.) (GB), and rapeseed hulls (RHs) after oil pressing. During the anaerobic decomposition of RHs, 732.30 NmL/gVS and 646.63 NmL/gVS of methane were obtained from the non-sorbed substrate and the plant material after dye sorption, respectively. Similarly, in the variants using Canadian goldenrod, the production was 220.70 NmL/gVS and 183.20 NmL/gVS. The GB sorbent sorbed 34% more BR46 dye than the RH sorbent, which is likely to have resulted in the accumulation of VFA and contributed to the partial inhibition of methane production. In light of the obtained results and the literature data, it is concluded that there is a possibility of effective use of dye sorption waste for methane production.

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 enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,621

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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