DENITRIFICATION OF AGRICULTURAL DRAINAGE USING WOOD-BASED REACTORS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Two denitrification reactor designs, utilizing alternate layers of fine and coarse wood particles, were monitoredfor their ability to achieve passive, maintenance-free nitrate removal in agricultural tile drainage. A lateral flow design wastested over a 26-month period on drainage from a cornfield in southern Ontario, and an upflow design was tested over a20-month period on drainage from a golf course, also in southern Ontario. At the cornfield site, flow through the reactoraveraged 7.7 L/min at an average influent NO3 concentration of 11.8 mg N/L, and removal averaged 3.9 mg N/L. At the golfcourse site, flow through the reactor averaged 7.8 L/min at an average influent NO3 concentration of 3.2 mg N/L, and removalaveraged 1.7 mg N/L. Areal removal rates averaged 2.5 g N/m2/d in the cornfield reactor and 0.95 g N/m2/d in the golf coursereactor, and are about an order of magnitude higher than rates reported for other passive treatment systems such asconstructed wetlands even though average operating temperatures were relatively low (7C to 9C). Mass balancecalculations indicate that carbon consumption from denitrification was <2% per year; thus, these reactors have the potentialto operate for a number of years without the need for media replenishment. Both reactors were successful in achievingmaintenance-free operation during all seasonal conditions, including unassisted startup after drought and freeze periods.Reactors such as these have the potential for a range of applications in agricultural settings because of their low cost andlow maintenance characteristics. They are most usefully applied in the treatment of base flows rather than peak flows andcan be readily used in combination with other treatment systems such as constructed wetlands.
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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.
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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 découle