Characterizing the Performance of Gas-Permeable Membranes as an Ammonia Recovery Strategy from Anaerobically Digested Dairy Manure
Notice bibliographique
Résumé
Capturing ammonia from anaerobically digested manure could simultaneously decrease the adverse effects of ammonia inhibition on biogas production, reduce reactive nitrogen (N) loss to the environment, and produce mineral N fertilizer as a by-product. In this study, gas permeable membranes (GPM) were used to capture ammonia from dairy manure and digestate by the diffusion of gaseous ammonia across the membrane where ammonia is captured by diluted acid, forming an aqueous ammonium salt. A lab-scale prototype using tubular expanded polytetrafluoroethylene (ePTFE) GPM was used to (1) characterize the effect of total ammonium nitrogen (TAN) concentration, temperature, and pH on the ammonia capture rate using GPM, and (2) to evaluate the performance of a GPM system in conditions similar to a mesophilic anaerobic digester. The GPM captured ammonia at a rate between 2.2 to 6.3% of gaseous ammonia in the donor solution per day. Capture rate was faster in anaerobic digestate than raw manure. The ammonia capture rate could be predicted using non-linear regression based on the factors of total ammonium nitrogen concentration, temperature, and pH. This use of membranes shows promise in reducing the deleterious impacts of ammonia on both the efficiency of biogas production and the release of reactive N to the environment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».