Characterization of zinc oxide nanoparticle (nZnO) alginate beads in reducing gaseous emission from swine manure
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen sulfide (H2S) and greenhouse gases’ emission from livestock production facilities are of concern to human welfare and the environment. Application of nanoparticles (NPs) has emerged as a potential option for minimizing these gaseous emissions. Application of bare NPs, however, could have an adverse effect on plants, soil, human health, and the environment. To minimize NPs’ exposure to the environment by recovering them, NPs were entrapped in polymeric beads for treating livestock manure. The objectives of the research were to understand the mechanism of gaseous reduction in swine manure treated for 33 days with zinc oxide nanoparticles (nZnO) or nZnO-entrapped alginate (alginate-nZnO) beads by different characterization techniques. Headspace gases from treated manure flasks were collected in 2–6-day intervals during the experimental period and were analyzed for methane (CH4), carbon dioxide (CO2), and H2S concentrations. The microbial analysis of manure was carried out using bacterial plate counts and Real-Time Polymerase Chain Reaction methods. Morphology and chemical composition of alginate-nZnO beads were analyzed by Scanning Electron Microscopy (SEM), Energy Dispersive Spectroscopy (EDS), and X-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS). Alginate-nZnO beads or bare nZnO proved to be an effective NP in reducing H2S (up to 99%), CH4 (49–72%), and CO2 (46–62%) from manure stored under anaerobic conditions and these reductions are likely due to the microbial inhibitory effect from nZnO, as well as chemical conversion. Both SEM-EDS and XPS analysis confirmed the presence of zinc sulfide (ZnS) in the beads, which is likely formed by reacting nZnO with H2S.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».