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Enregistrement W7036625255

Canadian landfill gas production : improving the model to estimate present and future methane production

2007· dissertation· en· W7036625255 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2007
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLinguistic and Cultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Renewable Energy Laboratory
Mots-clésProduction (economics)MethaneMethane emissionsLandfill gasProduction model
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Landfìll gas, consisting primarily of methane and carbon dioxide, negatively affects human and environmental health.Its production and ultimate release into the atmosphere contribute to greenhouse gases and global warming.Accurate portrayals of current and future Canadian landfill-gas production guide appropriate methods for its mitigation.Without adequate knowledge regarding how the landfill environment operates, it is difficult to employ an environmentally friendly and cost effective management strategy.Modeled projections can provide insight to guide current and future policy decisions regarding the control and prevention of methane production.This thesis improves cument and future Canadian landfill methane production models, thereby advancing the knowledge used to select waste management and reduction strategies.Other objectives achieved include: 1) choosing a landfill gas model that best predicts methane production,2) advancing the science of model inputs, and 3) predicting future methane production based on current and prospective waste diversion practices.The German EPE& TNO, Belgium, LandGEM, and Scholl Canyon models were tested for their suitability to model methane production for 35 Canadian landfills.A modified Scholl Canyon/LandGEM model, the "Sawyer Model" best calculated methane production, initially yielding a relative percent error of 19Yo and p:0.2501.Inputs for this model, decay rate (k) and methane generation potential (Lo), were reevaluated to best fit the measured data.Decay rates were trended with annual precipitation, improving the methodology used to calculate site-specific values.Methane generation potentials were assessed using site-speciflrc and provincial waste composition data.Their calculated values were detennined to be I0o/o less than that required to mimic Canadian landfill conditions successfully.Using these modified/improved inputs, the "Sawyer Model" yielded a median of -2%o and p:0.5538.Although this change in Lo increased the percent error, the likeness between the measured and modeled data changed from moderate to high.Other variables not cunently included in the "Sawyer Model" were assessed for their relationship/contribution to methane production.Current waste-in-place amounts (>10 Mt of waste versus <10 Mt of waste) and landfill operating status (closed versus operating landfills) were found to have significant relationships with methane production and should be considered when modeling landfills.Finally, four landfills were modeled to the year 2025 under five different waste diversion scenarios, illustrating that methane recovery projects are viable under avaríety of waste diversion scenarios and in conjunction with recycling/composting initiatives.lll their support and guidance throughout the project.Sincere thanks to Craig Palmer and Paula Critchley for their invaluable landfìll-gas modeling knowledge, experience

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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