Response Curves for Ammonia and Methane Emissions From Stored Liquid Manure Receiving Low Rates of Sulfuric Acid
Notice bibliographique
Résumé
Addition of sulfuric acid (H 2 SO 4 ) to liquid dairy manure (slurry) reduces methane (CH 4 ), nitrous oxide (N 2 O), and ammonia (NH 3 ) emissions. There is interest in understanding how gaseous emissions respond to decreasing rates of acidification, to determine economically optimum application rates. Acidification rates were tested ranging from 0 to 2 g sulfuric acid (H 2 SO 4 ) L −1 slurry in six meso-scale outdoor storage tanks, each filled with 10.6 m 3 slurry and stored for 114 d. Results showed that the rate of acidification for maximum inhibition of CH 4 and NH 3 emissions varied markedly, whereas N 2 O reductions were modest. Reductions of CH 4 increased with acid rate from 0 to 1.2 g L −1 , with no additional response beyond >1.2 g L −1 . In contrast to CH 4 , inhibitions of NH 3 showed a linear response across all rates, although reductions were ≤ 30%. Thus, higher acidification rates would be required to achieve greater NH 3 emission reductions. Our findings indicate that achieving >85% NH 3 emissions reductions would require 4 × more acid than achieving >85% CH 4 reductions. Decisions on optimum H 2 SO 4 rates will depend on the need to mitigate CH 4 emissions (the primary greenhouse gas emitted from stored liquid manure) or reduce NH 3 emissions (which is regulated in some regions). These results will help develop guidelines related to the potential costs and benefits of reducing emissions through acidification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».