Comparing the effect of carbon media on nutrient removal and greenhouse gas production in laboratory-scale bioreactors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The performance of locally available agricultural carbon media (barley straw and hemp straw) was compared to woodchips for removing nitrate (NO3-N) and orthophosphate (PO4-P) in up-flow laboratory bioreactors. These media were tested in three replicates to quantify variability. The production of greenhouse gases nitrous oxide (N2O), methane (CH4) and carbon dioxide (CO2) were quantified. Influent water with NO3-N and PO4-P flowed continuously through bioreactors at a 4-h hydraulic retention time at 20 °C for 16 weeks. Nitrate removal reached up to 37% across all carbon media after the fifth week, with a removal rate of 64 g N m−3 d−1. Nitrate removal was affected by the type of carbon media in the order of barley straw > hemp straw > woodchips (P < 0.05). Most of the PO4-P rates declined rapidly after the first week for all carbon media meaning none were superior. Greenhouse gas production was dominated by CO2 with less CH4 and N2O produced. Production of N2O relative to nitrate removal for the three media remained low at 0.16 to 0.75%. The findings suggest that agricultural residues could perform better than woodchips for NO3-N removal although there was slightly higher N2O and CO2 production for these residues than woodchips.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».