Assessment of Wood Chips and Agricultural Residues as Denitrifying Bioreactor Feedstocks for Use in the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Highlights Performance of denitrifying bioreactors in Alberta was evaluated. Barley straw was more effective in reducing nitrate compared to wood chips. Hydraulic retention time, feedstock, and season are the primary factors affecting nitrate removal. Abstract. This study evaluated the performance of pilot-scale denitrifying bioreactors (LWD: 6 × 0.6 × 1m) filled with different carbon substrates, including barley straw, hemp straw, and woodchips, for removing dissolved nitrogen from simulated subsurface drainage at two representative geographic locations in Alberta. In this study, the bioreactors were tested under varying hydraulic retention times (4, 8, and 12 h) in the spring, summer, and fall of one year. Tracer studies were conducted to evaluate flow and dispersion characteristics. The mean of nitrate removal efficiency ranged from 19% to 87% during the spring, 44% to 95% during the summer, and 21% to 68% during the fall. We found that barley straw was more effective in reducing nitrate (45% to 95%) compared to wood chips (19% to 54%). This study is the first testing of the effect of different biomass types and hydraulic residence times on bioreactor performance in the Canadian prairies (Alberta) and will allow agricultural producers and regulators to assess the suitability of these systems within the region. Keywords: Bioreactor, Denitrification, Water quality, Wood chips, Agricultural residues, Subsurface Drainage.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».