Modelling ammonia emission from swine slurry based on chemical and physical properties of the slurry
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Notice bibliographique
Résumé
Cortus, E.L., S.P. Lemay, E.M. Barber and G.A. Hill. 2009. Modelling ammonia emission from swine slurry based on chemical and physical properties of the slurry. Canadian Biosystems Engineering/Le genie des biosystemes au Canada 51: 6.9� 6.22. The slurry pit is one of the main sources of ammonia emission in swine enterprises. Ammonia emission from slurry is considered a convective mass transfer process, but there are different methods to predict the mass transfer coefficient and the amount of ammonia in the gas film at the slurry surface. The objective of this research is to develop a new model to simulate the ammonia emission rate from swine slurry that can be applied to slurries of varying physical and chemical composition (i.e., pH, tempera- ture, concentration, etc.). Slurry samples were collected from pigs fed diets differing in crude protein and sugarbeet pulp content and placed in emission boxes where the headspace ammonia concentration was measured and used to calibrate and validate a new ammonia emission rate model for slurry. The new model relates the fraction (f) of ammonia in the slurry relative to the total ammoniacal nitrogen concentration (TAN) as a linear function of pH and TAN, based on both single and multiple variable regression analyses. The average bias between the simulated and measured emission box concentration levels for seven datasets was � 3%. The new model was deemed accurate for slurry with TAN concentration levels between 0.3 and 1.0 mol l � 1 , and pH levels between 8 and 9. Because the value f is based on a linear relationship with pH, the ammonia emission rate from slurry is less sensitive to changes in pH compared with previous models that used an exponential relationship between f and pH. Keywords: ammonia emission, slurry, TAN, pH, mass transfer, modelling. Le lisier des dalots est l'une des principales sources d'emis-
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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.
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 découle