From Transformation to Life Cycle Assessment of Biochar: A Case Study of Wheat Straw Biochar
Notice bibliographique
Résumé
Biochar, as a carbon-rich material, exhibits significant potential for industrial applications. While numerous research endeavors have focused on its interactions within soil ecosystems, scant attention has been given to its behavior and potential impact on aquatic environments. In this study, we conducted an investigation to compare the environmental implications of pristine biochar with those of aged biochar. Initially, we assessed the interaction between biochar and key water quality indicators, revealing the release of endogenous ions (e.g., NH 4 +, NO 3 –, PO 4 3–, Cu 2+, and Cd 2+ ) as well as organic substances (e.g., DOC) from both pristine and aged biochar samples. Aged biochar released higher amounts of ions and organic substances than pristine biochar due to the change in the structure and properties of aged biochar. Environmental risk and toxicity of pristine and aged biochar were subsequently evaluated using the potential ecological risk index (RI) and the impact on growth of Chlorella vulgaris, respectively. The values of RI for Cu indicated a very low degree of environmental risk, while those for Cd were dependent on water quality for surface water. Our study provided thorough analysis on the environmental assessment of biochar by combining experimental environmental transformation and life cycle assessment (LCA) analysis, suggesting biochar could have excellent environmental applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».