Beyond waste in agriculture: Feedstock characterization for thermochemical conversion based on potato above-ground biomass
Notice bibliographique
Résumé
• Plant moisture content is a key determinant of suitable conversion routes. • Overall potato above-ground biomass moisture was 89%, with variations over time. • At 40 days after planting (DAP), potato (Red Pontiac variety) heights were fully developed. • The canopy of Red Pontiac potatoes reached maximum development at 85 DAP. • Growing degree days (GDD) could be used for residue recovery in agriculture. Agricultural residues represent a valuable opportunity to develop circular bioeconomic systems centered on biomass. Characterizing this type of biomass can alleviate the pressure on current biomass sources (e.g., in forests and their biodiversity), enhance agricultural waste management, and reduce crop field emissions. Thus, this study aimed to evaluate the potential of agricultural plant-based residues as feedstock for thermochemical conversion processes, focusing on potato above-ground biomass to enhance herbaceous characterization. The gravimetric characterization of this type of biomass revealed a water content of 89 % for potato above-ground biomass with differences per plant section. Biomass abundance was also measured, showing that well-developed leaves and main stems were more plentiful. After 70 days after planting (DAP), maximum plant development was achieved, differing from heights development at 40 DAP. Hence, identifying specific times for residue recovery can help develop strategies for biomass recovery, thereby reducing pretreatment costs following the selection of suitable conversion technologies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».