MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4293068986 · doi:10.1002/cjce.24426

Impact of post‐pyrolysis wash on biochar properties

2022· article· en· W4293068986 sur OpenAlexafffundvenue
Anthony Fazzalari, Mamdouh M. Abou‐Zaid, Cédric Briens, Lauren Briens

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiocharDigestatePyrolysisAmendmentAdsorptionChemistryLeaching (pedology)Oxidizing agentWoodchipsEnvironmental chemistryPulp and paper industryWaste managementChemical engineeringSoil waterEnvironmental scienceOrganic chemistryAnaerobic digestionMethane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Washing biochar modifies its properties for use as a soil amendment. The important biochar properties for use as a soil amendment are hydrophilicity, adsorption, and stability. Biochar was obtained with intermediate pyrolysis at 400°C of three different feedstocks: woodchips, Bayview Flowers Digestate, and Storm Fisher Digestate biomass. A simple wash with an aqueous surfactant solution improved the properties of the biochar for soil amendment, with a non‐ionic surfactant combined with oxidizing hydrogen peroxide being the most effective. The improved properties included the removal of tars and possible modification of surface properties that increased hydrophilicity and adsorption and decreased leaching of any hydrocarbons that could negatively impact the surroundings. As a result, the washed biochar will exhibit better water retention and a more hospitable environment for the growth of beneficial microorganisms. In addition, by making the biochar more hydrophilic, a wash will make its granulation easier, reducing dust emissions during its application and allowing its formulation with enhancement additives. Although many post‐pyrolysis treatments of biochars have been investigated, the proposed wash is simple and effective, with beneficial advantages for downstream processing and application as a soil amendment.

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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical Engineering→Même sujetSoil Carbon and Nitrogen Dynamics→Travaux en français237 207→