Bibliographic record
Abstract
Työn tavoitteena oli tutkia syitä, miksi biometaanin käyttö liikennepolttoaineena Suomessa ei ole yleistynyt, vaikka biokaasusta tuotetaan jo gigawattitunneittain energiaa sähkön ja lämmön muodossa. Lisäksi luotiin malli biometaanin jakeluverkostosta Keski-Suomessa. Malli rajattiin koskemaan maatilojen karjanlannasta tuotettua biometaania. Jäteperäisestä biokaasusta jätevedenpuhdistamoiden ja kaatopaikkojen osalta suurin osa on jo hyödynnetty sähkön- ja lämmöntuotannossa. Maatilojen potentiaalia on sen sijaan paljon hyödyntämättä: Suomessa on tällä hetkellä yksi biometaanin maatilatankkausasema ja seitsemän muuta biokaasusta yli 200 MWh/a lähinnä lämpöä tuottavaa maatilareaktorilaitosta. Suomen nauta- ja sikatilojen liikennebiokaasun tekninen tuotantopotentiaali olisi kuitenkin 51 120 milj. m3 eli 510-1200 GWh, mistä riittäisi energiaa 38000-89000 autolle. Keski-Suomessa on ympäristölupien perusteella 55 yli 50 nautayksikön suuruista tilaa. Näistä saataisiin muodostettua kahdeksan yhteismädättämöä ja kolme yksittäistä mädättämöä, joiden tuotanto olisi vähintään 200 nautayksikön eli energiana liikennepolttoainekäytössä yli 200 MWh/a. Yhteensä näissä tuotettaisiin 4,8 GWh energiaa, mikä riittäisi n. 360 autolle. Neljä mädättämöä sijaitsisi kohtuullisella etäisyydellä pienestä taajamasta ja voisi siten käyttää biokaasun tuottamiseen myös esim. biojätettä tai jätevedenpuhdistamon lietettä. Suomessa kun maatilakokoluokan biokaasun tuotanto liikennepolttoaineeksi ei ole kannattavaa ilman porttimaksuja esim. jätevesilietteen, biojätteen tai teollisuuden biohajoavien jätteiden vastaanottamisesta. Vuodesta 2011 maakaasuverkostoon on pumpattu myös biokaasua. CNG-ajoneuvoja on luokkaa 1000 ja maakaasun jakelupisteitä, joissa on mahdollista tankata myös biometaania, on 16. Kaasuverkostoa sijaitsee vain Etelä-Suomen alueella, joten kaasuautojen käytettävyyden kannalta olisi tärkeää saada verkosta riippumattomia jakelupisteitä muualle Suomeen. EU:n valmisteilla oleva direktiivi vaihtoehtoisten polttoaineiden infrastruktuurin käyttöönotosta voisi tehdä tämän mahdolliseksi velvoittamalla jäsenmaat järjestämään riittävästi kaasunjakelupisteitä CNG-ajoneuvoille.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.012 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".