Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "CH4 emissions" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Prognozowanie wielkości emisji CH4 z fermentacji jelitowej oraz hodowli zwierząt gospodarskich z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej Flexible Byesian Models
Prediction of CH4 emissions from enteric fermentation and livestock farming with the use of artificial neural network Flexible Byesian Models
Autorzy:
Kolasa-Więcek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/336225.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
emisja CH4
fermentacja jelitowa
zwierzęta gospodarskie
sztuczna sieć neuronowa
CH4 emissions
fermentation
livestock farming
artificial neural network
Opis:
Prezentowane badania miały na celu prognozowanie ilości emisji CH4 z produkcji zwierząt hodowlanych w Polsce w zależności od wielkości hodowli oraz potencjalnych emisji pochodzących z fermentacji jelitowej zwierząt. Predykcje prowadzono z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej Flexible Byesian Models. Przy użyciu testu Pearsona wskazano korelacje rozpatrywanych czynników względem badanych parametrów.
The aim of presented study was to forecast the CH4 emissions from livestock production in Poland and the potential emissions from enteric fermentation of animals. Predictions were carried out using artificial neural network Flexible Byesian Models. Correlations of selected terms of the factors considered in relation to the parameters were examined using Pearson's test.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2011, 56, 2; 90-93
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Biomethane Emissions: Measurement in Wastewater Pond at Palm Oil Mill by Using TGS2611 Methane Gas Sensor
Autorzy:
Putro, Ledis Heru Saryono
Budianta, Dedik
Rohendi, Dedi
Rejo, Amin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/123422.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
methane emissions
CH4-meter
TGS2611 sensor
SHT11 sensor
anaerobic pond
POME
conversion coefficient
Opis:
Palm oil mill effluent (POME) contains high amounts of organic matter, potentially as a source of environmental pollution. The processing of POME in anaerobic ponds is produced by biomethane, which is a greenhouse gas and also is a potential as a renewable energy source. Indonesia is the world’s largest CPO producer, but POME processing is still mostly done by conventional methods without methane capture. In this system, the value of methane emitted into the atmosphere is unknown. This research focused on estimating the methane emissions in anaerobic ponds (AP) multiple feeding wastewater treatment plants (WWTPs) for land applications, with CH4-meter systems based on TGS2611 sensors, SHT11 and microcontrollers, and using closed static chambers. The sampling of wastewater and methane gas was carried out in October-November 2018. The results showed that the methane gas emissions in combined anaerobic ponds (AP2-AP1) and AP3 were 43,704 and 35,321 mg/m2/day respectively, and a total of 405.358 and 61.812 kg/day sequential on AP2-AP1 (9,275 m2) and AP3 (1,750 m m2). It was obtained from the correlation between methane emissions with removed COD as a conversion coefficient of 0.2107 kg CH4/kg COD removed. On the basis of linear regression with R22 0.9725, it was still below the theoretical value (stoichiometry) of 0.25 kg CH4/kg COD removed. From the conversion coefficient, COD removed, and the amount of POME in 2018, which was 104,179 m3, contributed to emitting 462 tons of methane from the entire anaerobic pond. This conversion coefficient can be used to quickly estimate the methane emissions in Indonesian palm oil mills.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2019, 20, 6; 25-35
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies