Selection of the best sorbent material to capture ammonia emissions using passive flux samplers
Notice bibliographique
Résumé
The agricultural sector is the most significant contributor to global ammonia (NH 3 ) emissions, affecting ecosystems and human health. In this context, passive flux samplers (PFS) have emerged as a cost-effective and practical alternative for monitoring air emissions. The PFS comprises a tubular body with inlet and outlet openings and a sorbent medium that passively collects the target pollutant. This study aims to identify the most efficient acid-coated sorbent among glass microfiber filters, solid glass beads, zeolite, and biochar for the determination of NH 3 emissions employing PFS. A comprehensive comparative analysis between the four acid-coated sorbents was conducted, involving aerodynamic analysis, sorption kinetics, variability, and precision of the data. Additionally, a weighted performance index was developed to objectively rank each material to be used in estimating NH 3 emissions. The results of this study highlight microfiber glass filters as the most effective acid-coated matrix, combining favorable aerodynamic behaviors with low variability (28%). In contrast, porous materials such as zeolite and biochar showed high promising sorption capacities (12 573 μg and 3 928 μg, respectively) but exhibited high variability (58% and 37%), limiting their reliability under field conditions. The methodology developed, the weighted index to select the best sorbent, lays the groundwork for a standardized, reproducible, and transferable approach to sorption evaluation in PFS devices, contributing to more reliable, scalable, and cost-efficient air quality monitoring strategies. • Acid-coated sorbents enhance PFS performance for NH 3 emission assessment • Sorbent type influences the orifice constant and the k factor of PFS • High sorption variability was observed for both biochar and zeolite • Weighted performance index identified glass microfiber filters as the best sorbent
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».