The effect of biogas ebullition on ammonia emissions from animal manure–processing lagoons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Various models have been developed to determine ammonia (NH3) emissions from animal manure–processing lagoons to enable relatively simple estimations of emissions. These models allow estimation of actual emissions without intensive field measurements or “one‐size‐fits‐all” emission factors. Two mechanisms for lagoon NH3 emissions exist: (a) diffusive gas exchange from the water surface and (b) mass‐flow (bubble transport) from NH3 contained within the ebullition gas bubble (as it rises to the surface) produced from anaerobic decomposition of organic matter. The purpose of this research is to determine whether gas ebullition appreciably affects NH3 emissions and therefore should be considered in emissions models. Specifically, NH3 mass‐flow emissions were calculated and compared with calculated diffusive NH3 emissions. Mass‐flow NH3 emissions were evaluated based on a two‐film model, in connection with the acid dissociation constant of ammonium, to predict the degree of NH3 gas saturation within the bubbles. Average daily ammoniacal nitrogen concentration, pH, and measured biological gas production (ebullition) in conjunction with literature values for Henry's law constant were used to calculate emissions from NH3 saturation of ebullition gases. Ebullition enhancement of NH3 surface emissions due to increased turbulence was estimated from average lagoon ebullition rates and literature values of turbulence enhancement. Ebullition enhancement of NH3 surface emissions and ebullition mass‐flow NH3 emissions was determined to be <10% and <0.052%, respectively, of total NH3 emissions. Therefore, because ebullition effects are small, they may be neglected when developing process models to estimate NH3 emissions from water surfaces of swine manure processing lagoons.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».