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Enregistrement W4297825318 · doi:10.3390/cleantechnol4030047

Development of a Biochar-Based Substrate Added with Nitrogen from a Mining Effluent for the Production of Picea mariana Seedlings

2022· article· en· W4297825318 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueClean Technologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueClay minerals and soil interactions
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueCentre Technologique des Résidus IndustrielsCégep de l'Abitibi Témiscamingue
Organismes subventionnairesCentre Technologique des Résidus Industriels
Mots-clésBiocharPelletsPeatChemistryAmmoniumPulp and paper industryNitrogenBlack spruceLeaching (pedology)Ammonium sulfateEnvironmental chemistryPyrolysisEnvironmental scienceMaterials scienceForestrySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ammoniacal nitrogen (N-NH3) is one of the pollutants that has adverse effects on the environment and is present in most effluents generated by mining operations. Therefore, mining companies must manage it to keep it below the regulated discharge criteria to avoid environmental contamination. In this context, the present study aims to valorize N-NH3 in the form of ammonium sulphate ((NH4)2SO4) for the manufacture of biochar pellets used as growth substrates for the production of forest seedlings. The biochar was first produced by fast pyrolysis, at 320 °C, and different recipes of pellets were then prepared to evaluate their hardness, binder type and content, humidity and durability. The optimal granule chosen was composed of biochar, corn starch and canola oil. Six combinations of different compositions were then prepared as substrates for black spruce growth: (1) Peat (P); (2) Peat and bulk biochar (PB); (3) Peat and bulk biochar impregnated with ammonium sulfate (PBAS); (4) Peat and biochar pellets impregnated with water (PBPeW); (5) Peat and biochar pellets impregnated with an ammonium sulfate solution (PBPeAS); (6) Peat, biochar pellets impregnated with ammonium sulfate and perlite (PBPeASPer). The effects of these substrates on the growth of black spruce seedlings, as well as fertilizer leaching, were measured. The results show that seedling biomass is equivalent to the control for the granular treatment, but higher biomass was obtained with bulk biochar (PB). This shows that a quarter of peat could be replaced by biochar to obtain similar or even better results of biomass yield and, consequently, solve part of the supply issue. As to plant nutrition, no tendency was observed for the experiments apart from the higher proportion of Ca in spruce needles. The prepared biochar-based pellet substrate appears to not only be advantageous for spruce production but also for other uses such as golf courses, forestry producers and horticultural nurseries using conventional fertilizers and peat as growing media. In addition, these approaches could help the Abitibi-Témiscamingue region in Québec, Canada to build a local circular economy.

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.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,217 · 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