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Enregistrement W3017353988 · doi:10.1021/acssuschemeng.0c01427

Sequential Ammonia and Carbon Dioxide Adsorption on Pyrolyzed Biomass to Recover Waste Stream Nutrients

2020· article· en· W3017353988 sur OpenAlexaff
Leilah Krounbi, Akio Enders, Christopher Anderton, Mark Engelhard, Rachel Hestrin, Dorisel Torres-Rojas, James J. Dynes, Johannes Lehmann

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryMaterials Research Science and Engineering Center, Harvard UniversityCornell Center for Materials ResearchBill and Melinda Gates FoundationSustainable Agriculture Research and EducationDivision of Materials ResearchU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésCarbon dioxideBiomass (ecology)NutrientPyrolysisAdsorptionAmmoniaEnvironmental scienceEnvironmental chemistryWaste managementChemistryCarbon dioxide reformingPulp and paper industryAgronomyOrganic chemistrySyngasCatalysisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The amine-rich surfaces of pyrolyzed human solid waste (py-HSW) can be “primed” or “regenerated” with carbon dioxide (CO2) to enhance their adsorption of ammonia (NH3) for use as a soil amendment. To better understand the mechanism by which CO2 exposure facilitates NH3 adsorption to py-HSW, we artificially enriched a model sorbent, pyrolyzed, oxidized wood (py-ox wood) with amine functional groups through exposure to NH3. We then exposed these N-enriched materials to CO2 and then resorbed NH3. The high heat of CO2 adsorption (Qst) on py-HSW, 49 kJ mol–1, at low surface coverage, 0.4 mmol CO2 g–1, showed that the naturally occurring N compounds in py-HSW have a high affinity for CO2. The Qst of CO2 on py-ox wood also increased after exposure to NH3, reaching 50 kJ mol–1 at 0.7 mmol CO2 g–1, demonstrating that the incorporation of N-rich functional groups by NH3 adsorption is favorable for CO2 uptake. Adsorption kinetics of py-ox wood revealed continued, albeit diminishing NH3 uptake after each CO2 treatment, averaging 5.9 mmol NH3 g–1 for the first NH3 exposure event and 3.5 and 2.9 mmol NH3 g–1 for the second and third; the electrophilic character of CO2 serves as a Lewis acid, enhancing surface affinity for NH3 uptake. Furthermore, penetration of 15NH3 and 13CO2 measured by NanoSIMS reached over 7 μm deep into both materials, explaining the large NH3 capture. We expected similar NH3 uptake in py-HSW sorbed with CO2 and py-ox wood because both materials, py-HSW and py-ox wood sorbed with NH3, had similar N contents and similarly high CO2 uptake. Yet NH3 sorption in py-HSW was unexpectedly low, apparently from potassium (K) bicarbonate precipitation, reducing interactions between NH3 and sorbed CO2; 2-fold greater surface K in py-HSW was detected after exposure to CO2 and NH3 than before gas exposure. We show that amine-rich pyrolyzed waste materials have high CO2 affinity, which facilitates NH3 uptake. However, high ash contents as found in py-HSW hinder this mechanism.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations38
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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