Assessment of Sprinklers on the Removal Efficiency of Ammonia and Particulate Matter in a Commercial Broiler Facility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Intensive poultry production can be a significant source of airborne pollutants. There are potential health risks posed to poultry and management staff that is frequently exposed to high concentrations of pollutants inside the production facility. Ammonia and particulate matter are of particular interest primarily due to their negative environmental and health effects. A two story commercial broiler facility in Perth County, Ontario, Canada was used for this study. The effects of a sprinkler system on the emissions of ammonia (NH3) and particulate matter (PM10 and PM2.5) were investigated. The duration of the study spanned three seasons: winter, spring, and summer. During the winter, NH3, PM10, and PM2.5 removal efficiencies were calculated to be 68%, 84%, and 60%, respectively. During the spring sampling campaign the removal efficiency of NH3 was calculated to be 7%. Due to an unusually high concentration of PM on the treatment floor during the spring, removal efficiencies for PM could not be calculated. Removal efficiencies for the summer season for NH3, PM10, and PM2.5 were calculated to be 22%, 89%, and 86%, respectively. In the current study water sprinkling systems have been demonstrated to be an effective control technology for reducing emissions of PM and NH3, but are influenced by management practices and the time of year.
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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) | 0,001 | 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 ».