Performance of Anaerobic Digestion Systems: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Anaerobic digesters contain extreme environments that change drastically during the production cycle. Organic material is broken down first into amino and fatty acids, then into volatile fatty acids, ammonia, CO2, H2S and other by-products. These acids and alcohols are converted to acetic acid as well as CO2 and H2, which is then used to create methane. All these biological processes mean that the pH, temperature and type of bacteria vary, creating conditions outside the scope of current standards, such as a concentration of ammonium ions 8 times greater than the upper limit of the XA3 class of highly aggressive chemical attack for concrete in BS EN 206-1:2000. Depending on the source, the concrete may be exposed to heavy metals, antibiotics or surfactants, which are not even considered by current standards. Anaerobic digestion is a growing industry, with 576 plants currently in the UK using organic wastes for biogas generation and reduction in the volume of waste going to landfill. £160m was invested in the UK sector between 2013 and the start of 2015, $2 billion was invested across Europe in 2015, with an estimated $8 billion European investment by 2024. This means that anaerobic digestion has sizable economic value as well as positive environmental effects. However, as part of maximising these benefits, it is necessary to better understand the chemical and biological attack the concrete that is used to build these digesters undergoes, so that steps can be taken towards limiting premature deterioration. This article will show the current gaps in both knowledge and legislation, with the aim of promoting further research into the aforementioned areas.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle