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Enregistrement W2327356242 · doi:10.1021/sc300097p

Electrochemical Oxidation for Denitrification of Ammonia: A Conceptual Approach for Remediation of Ammonia in Poultry Barns

2012· article· en· W2327356242 sur OpenAlexafffund
David Kearney, D. Olivier, Dorin Bejan, Nigel J. Bunce

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryAmmoniaAqueous solutionDenitrificationElectrochemistryInorganic chemistryBrineChlorideData scrubbingElectrolyteEnvironmental chemistryNitrogenElectrodeWaste managementOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ammonia in poultry barns produced by microbial action on the birds’ excreta can be removed by scrubbing into aqueous solution at pH ∼4. However, disposal of the resulting solution remains a problem. In this work, ammonia was oxidized electrochemically in the presence of unreactive electrolytes (NaClO 4, Na 2 SO 4 ), but the conditions were not compatible with treatment inside or outside a poultry barn (high pH, closed electrochemical reactor, and high ammonia concentration). Efficient denitrification is possible without pH adjustment of the scrubbed solution when chloride ion is also present in the scrubbing solution. This reaction is based on electrochemical hypochlorination, which is similar to breakpoint chlorination for the chemical elimination of ammonia. This work confirms a recent mechanistic proposal that efficient denitrification at pH ∼3 is the result of concomitant oxidation of water and acidification at the anode, but shows in addition that the mechanisms of both chemical and electrochemical hypochlorination are similar at acidic pH. These results allow us to propose that ammonia scrubbed into acidic brine can be oxidized to elemental nitrogen with high current efficiency without pH adjustment and without chemical additives, providing a “green” solution to the problem at hand.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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