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Enregistrement W2804215957 · doi:10.2134/jeq2018.01.0054

Sodium Persulfate and Potassium Permanganate Inhibit Methanogens and Methanogenesis in Stored Liquid Dairy Manure

2018· article· en· W2804215957 sur OpenAlexafffund
Jemaneh Habtewold, Robert J. Gordon, Paul Voroney, Vera Sokolov, Andrew VanderZaag, Claudia Wagner‐Riddle, Kari E. Dunfield

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaWilfrid Laurier UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésMethanogenChemistryManurePotassium permanganateMethanogenesisSlurrySodiumAnimal sciencePersulfateEnvironmental chemistryFood scienceAgronomyMethaneInorganic chemistryBiologyEnvironmental engineeringBiochemistryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stored liquid dairy manure is a hotspot for methane (CH 4 ) emission, thus effective mitigation strategies are required. We assessed sodium persulfate (Na 2 S 2 O 8 ), potassium permanganate (KMnO 4 ), and sodium hypochlorite (NaOCl) for impacts on the abundance of microbial communities and CH 4 production in liquid dairy manure. Liquid dairy manure treated with different rates (1, 3, 6, and 9 g or mL L −1 slurry) of these chemicals or their combinations were incubated under anoxic conditions at 22.5 ± 1.3°C for 120 d. Untreated and sodium 2‐bromoethanesulfonate (BES)‐treated manures were included as negative and positive controls, respectively, whereas sulfuric acid (H 2 SO 4 )‐treated manure was used as a reference. Quantitative real‐time polymerase chain reaction was used to quantify the abundances of bacteria and methanogens on Days 0, 60, and 120. Headspace CH 4 /CO 2 ratios were used as a proxy to determine CH 4 production. Unlike bacterial abundance, methanogen abundance and CH 4 /CO 2 ratios varied with treatments. Addition of 1 to 9 g L −1 slurry of Na 2 S 2 O 8 and KMnO 4 reduced methanogen abundance (up to ∼28%) and peak CH 4 /CO 2 ratios (up to 92‐fold). Except at the lowest rate, chemical combinations also reduced the abundance of methanogens (up to ∼17%) and CH 4 /CO 2 ratios (up to ninefold), although no impacts were observed when 3% NaOCl was used alone. With slurry acidification, the ratios reduced up to twofold, whereas methanogen abundance was unaffected. Results suggest that Na 2 S 2 O 8 and KMnO 4 may offer alternative options to reduce CH 4 emission from stored liquid dairy manure, but this warrants further assessment at larger scales for environmental impacts and characteristics of the treated manure. Core Ideas Chemical oxidants were assessed for potential effects on methanogens and methane production. The abundance of methanogens and CH 4 production were affected by Na 2 S 2 O 8 and KMnO 4 . Na 2 S 2 O 8 and KMnO 4 had similar effects on CH 4 production compared with acidification. Na 2 S 2 O 8 and KMnO 4 may provide options to mitigate CH 4 emissions from stored liquid dairy manure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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