The Study of Two Stages Anaerobic Digestion Application and Suitable Bio-Film as an Effort to Improve Bio-Gas Productivity from Jatropha Curcas Linn Capsule Husk

AbstractThe conversion program from kerosene to LPG in Indonesia has positive impact on saving budget of fuel subsidized. However, the program does not only depend on LPG supply from overseas but also inadvisable related to the LPG availability in the world. Bio-gas is renewable energy which categorized as modern cooking oil. This gaseous bio- fuel is feasible in Indonesia due to plenty of bio-gas resources such as bio-mass and waste, simple technology, supporting tropical climate on bio-gas process, no food competition on material supply, minimizing global warming, reducing water pollution and producing organic fertilizer. Some series of study are conducted on dried Jatropha curcas Linn. capsule husk (JCL-CH) as bio-gas feedstock. The objective of the study is to create technology for managing JCL integrally according to bio-refinery principle. This paper will present two studies, JCL-CH performance in single stage digester compared with two stages digester in laboratory and palm fiber compared with glass wool as bio-film/bio-carrier in methanogenesis reactor. The studies were conducted in Research Laboratory PT. Bumimas Ekapersada, Bekasi, West Java from March until May 2012. A liter of glass bottle as digester, arranged in Randomized Complete Design, three replications per treatment placed in 32°C water bath. The bio-gas feedstock was put continuously with Organic Loading Rate – OLR or concentration 1: 12 in single stage compared with 1: 12 and 1: 8 in two stages. The observed parameters were pH, temperature, bio-gas volume, methane concentration, volatile solid and acetic acid concentration. Bio-gas volume was measured by water displacement method and methane concentration was measured by gas chromatography. T-test was used for statistical analysis. The studies showed that two stages digester more efficient since it can increase methane concentration and bio-gas volume/gram VS. The bio-gas volume increase 63.83% in OLR 1: 8. Glass wool was more effective as bio-film carrier compared with palm fiber

Towards an automated assessment of pig behaviors on farm

Tail biting and aggression in finishing pigs are injurious behaviors affecting health and welfare of pigs as well as productivity of the farms. In the PIGWATCH European project (ERANET Anihwa), INRA and CEA are working on development of an automated technique, based on the use of sensors and machine learning algorithms, to detect injurious behaviors or abnormal patterns of activity. A wireless ear tag was developed, including a triaxial accelerometer and an Android application for data recording, processing and alert sending to the farmer on his smartphone when injurious behaviors are detected. Pigs were housed in groups of 8 on solid floor covered daily with fresh straw. Twelve pigs, i.e. 4 per group, were fitted with these ear tags. Their activity was recorded with the sensors during a period of two months. Their behavior was analyzed using video records on selected days. They were subjected to straw deprivation followed by food restriction in order to stimulate injurious behaviors or changes in the behavioral pattern of activity. In a first step, 24 hours of video records were analyzed and synchronized with signals from sensors for each pig. Relevant mathematical features were extracted from signals to predict various pig’s behaviors and notably, discriminate injurious behaviors from normal activity. These features were used in machine learning algorithms to build a model, able to automatically predict pig’s behaviors and detect injurious ones. Regarding “marked” fights (> 3 aggressive acts within 10 s), the model has a sensitivity of 42% and a specificity of 62%. This model has been implemented in an Android App and will be assessed in farms in Germany, notably in terms of true and false alerts. We will get the feedback from farmers on the usefulness and how to improve the system ergonomic. As a third step, the whole database collected at INRA is currently processed with this model to predict other pig’s behaviors (e.g. resting, feeding) and assess individual and nycthemeral variations

Vers une détection automatisée des comportements délétères des porcs en élevage

National audienceLes morsures de queue et les comportements agressifs sont des comportements délétères affectant la santé et le bien-être des porcs ainsi que la productivité des élevages. En dépit de plusieurs années de recherche sur les causes et solutions possibles, ces phénomènes sont toujours fréquemment observés dans les élevages. Le risque très élevé de morsures de queue conduit d'ailleurs les éleveurs à couper systématiquement la queue des porcs contrairement à ce que préconise la réglementation en vigueur. Les épisodes de morsures de queue semblent précédés d'une phase d'agitation comportementale. Dans le cadre du projet européen PIGWATCH (ERANET Anihwa), l’INRA et le CEA travaillent au développement d’une technique automatisée, basée sur des capteurs et des algorithmes de machine learning (intelligence artificielle), pour détecter les profils d’activité qui pourraient indiquer ou prédire les comportements. Le CEA-LETI a développé un dispositif (porté à l’oreille) incluant un accéléromètre triaxial, une communication sans fil et une application Android pour l’acquisition des données. Les dispositifs sont connectés au smartphone via une communication Bluetooth basse consommation. Les dispositifs et l’électronique ont été conçus pour être résistants à l’eau et aux contraintes mécaniques telles que les mordillements. Douze porcs ont été équipés avec ces dispositifs à l'élevage expérimental de l’INRA à Saint-Gilles. Leur activité a été enregistrée et observée par caméra, à intervalles réguliers, durant 2 mois. Les animaux (femelles ou porcs mâles entiers) ont été élevés en groupe de 8 sur sol en béton avec distribution quotidienne de paille. Les comportements et notamment le repos et les combats ont été identifiés à partir des enregistrements vidéo et, les signaux issus des capteurs ont été marqués en accord avec ces observations. Les signaux ont ensuite été analysés de façon à extraire les caractéristiques mathématiques pertinentes pour discriminer les comportements observés. Dans une seconde étape, ces caractéristiques mathématiques ont été utilisées dans des algorithmes de machine learning pour détecter automatiquement les comportements. Différents modèles mathématiques ont été comparés sur la base de leur niveau de performance (taux de vrais positifs versus faux positifs, précision…) de manière à optimiser le système de détection automatique des comportements. Actuellement, l’algorithme toujours en développement est capable de détecter 42% des combats avec un taux de vrais positifs de 62%. Le système final sera testé et évalué dans deux élevages (un élevage commercial et un élevage expérimental) en Allemagne en 2018