Controlled Batch Leaching Conditions for Optimal Upgrading of Agricultural Biomass
Notice bibliographique
Résumé
Copyright © 2013 Prabahar Ravichandran et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Agricultural biomass presents a promising feedstock, which may contribute to a transition to low carbon fuels. A sig-nificant amount of research has identified a number of challenges when combusting agricultural feedstock, related pri-marily to energy value, ash, emissions, corrosion and combustion characteristics. The mitigation of such challenges can be addressed more cost effectively when dealing with large or utility scale combustion. The costs associated with har-vesting, conversion, transportation and ultimately, market development all create additional roadblocks for the creation of an agricultural biomass industry. Nova Scotia, an Eastern Canadian province, has significant land resources, however it is prone to wet spring and as yet does not have a supply chain established for such an industry. The main components of supply, processing and conversion and demand simply do not yet exist. This research addresses one aspect of this supply chain by attempting to develop a fuel suitable for a) existing markets (local residential wood and wood pellet stoves and b) a scale that will support industry engagement. The outcomes of this research have determined that such a venture is possible and presents empirical preprocessing conditions to achieve a competitive agricultural fuel.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».