Optimization of the manure/water ratio for maximum biogas production: Case of the FONSTI-CRDI digester in the East of Côte d’Ivoire
Notice bibliographique
Résumé
Effective waste management is crucial in addressing global environmental challenges. This study focuses on optimizing biogas production through anaerobic digestion of poultry manure, which is a significant agricultural waste in Côte d’Ivoire. The aim is to identify the optimal manure-to-water ratio to maximize biogas output using a FONSTI-CRDI digester with a capacity of 20 m³. The study was conducted at the Brin Foundation poultry farm in Côte d’Ivoire. Three manure-to-water ratios (1:3, 1:2, and 1:1) were tested over 15-day cycles. A range of laboratory and field equipment, including pH meters and biogas analyzers, was employed to monitor digestion conditions and measure biogas production. Physicochemical properties of the manure, such as pH, total solids, and the carbon-to-nitrogen ratio, were also analyzed to understand their impact on biogas yield. The 1:3 ratio yielded an average biogas production of 4.1 m³/day, with a methane content of 43%. The 1:2 ratio showed an improvement, achieving 5.3 m³/day with 51% methane. The 1:1 ratio produced the highest biogas output at 6.23 m³/day and 58% methane. However, operational challenges like digester blockages were observed at the 1:1 ratio. The digestate quality improved with lower water content, emitting less odor. The 1:2 manure-to-water ratio was determined to be the most effective for sustained biogas production, balancing high output and operational stability. This configuration supports renewable energy goals and sustainable agricultural practices, offering an efficient solution for managing poultry manure. Further research on co-substrates could enhance biogas yields and optimize the methanization process.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».