Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "CH4" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Methane emission from peat-muck soil in the Biebrza River valley in relation to ground water level and fertilisation
    Emisja metanu z gleby torfowo-murszowej w dolinie Biebrzy w zależności od poziomu wody gruntowej i nawożenia
    Autorzy:
    Turbiak, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/292437.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    CH4
    gleba torfowo-murszowa
    metan
    nawożenie
    poziom wody gruntowej
    fertilisation
    groundwater level
    methane
    peat-muck soil
    Opis:
    The paper presents results of a two-year study on methane emission carried out in lysimetric station situated on Kuwasy peatland in the Biebrza River valley. The aim of this study was to estimate the amount of methane emission from peat-muck soil in relation to ground water level and fertilisation. Methane emission was determined with the chamber method using photo-acoustic probe. Methane emission significantly depended on the ground water level. The largest CH4 emission was found at full saturation of soil with water. With the decrease of ground water table the emission of methane decreased. Mineral fertilisation increased CH4 emission. At ground water table depth of 50 cm, CH4 emission from fertilised variant was by 42.3% bigger than from non-fertilised variant. Peat-muck soils overgrown by meadows in the Biebrza River valley were found to be an important source of methane emission. In the vegetation period at ground water table depths of 0, 25, 50 and 75 cm methane emission was 502, 361, 198, 141 kg·ha–1·(210 d)–1, respectively.
    W pracy przedstawiono wyniki dwuletnich badań emisji CH4, prowadzonych na stacji lizymetrycznej zlokalizowanej na torfowisku Kuwasy w dolinie Biebrzy. Celem badań było określenie wielkości emisji metanu z gleby torfowo-murszowej w zależności od poziomu wody gruntowej i nawożenia. Emisję metanu oznaczano metodą komorową za pomocą miernika fotoakustycznnego. Emisja metanu była istotnie zależna od poziomu wody gruntowej. Największą emisję CH4 stwierdzono w warunkach pełnego wysycenia profilu glebowego wodą. Wraz z obniżeniem poziomu wody gruntowej wielkość emisji CH4 malała. Nawożenie mineralne powodowało zwiększenie emisji CH4. W warunkach poziomu wody gruntowej utrzymywanego na głębokości 50 cm emisja CH4 w wariancie nawożonym była o 42,3% większa niż w wariancie bez nawożenia mineralnego. Stwierdzono także, że użytkowane łąkowo gleby torfowo-murszowe w dolinie Biebrzy były znaczącym źródłem emisji metanu. W okresie wegetacyjnym w warunkach poziomu wody gruntowej 0, 25, 50 i 75 cm emisja metanu wynosiła odpowiednio 502, 361, 198, 141 kg·ha–1·(210 dni)–1.
    Źródło:
    Journal of Water and Land Development; 2012, no. 17 [VII-XII]; 77-82
    1429-7426
    2083-4535
    Pojawia się w:
    Journal of Water and Land Development
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Materiały kompozytowe MOF-grafen
    MOF-graphene composites
    Autorzy:
    Szczęśniak, B.
    Choma, J.
    Jaroniec, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/171770.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Chemiczne
    Tematy:
    kompozyty MOF-grafen
    adsorpcja gazów
    magazynowanie gazów
    adsorbenty
    CO2
    VOCs
    H2
    CH4
    MOF-graphene composites
    gas adsorption
    gas storage
    adsorbent
    Opis:
    The effective capture of harmful gases and clean energy sources are of great importance for protection of the environment. In this regard, it is possible to take advantage of the MOF-graphene composites to develop new technologies for environmental and energy-related applications. These composites attract a great attention around the world due to their higher adsorption affinity toward CO2, volatile organic compounds (VOCs), H2 and CH4 reported in comparison to the parent MOFs. Integration of MOFs with graphene nanosheets can be a very effective strategy not only to improve their adsorption performance but also to generate new chemical and physical properties that are not present in MOFs alone. In this review we present the progress in the field of gas capture/storage using MOF-graphene composites with special attention on the correlation between composition, structure and adsorption properties.
    Źródło:
    Wiadomości Chemiczne; 2017, 71, 9-10; 671-691
    0043-5104
    2300-0295
    Pojawia się w:
    Wiadomości Chemiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Recursive Partitioning application in the assessment of the climatic conditions impact of non- CO2 GHGs on agricultural emissions
    Zastosowanie metody Recursive Partitioning w ocenie wpływu warunków klimatycznych na rolnicze emisje gazów cieplarnianych innych niż CO2
    Autorzy:
    Kolasa-Więcek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/334096.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    gazy cieplarniane
    CH4
    N2O
    modelowanie
    sieci neuronowe
    drzewa decyzyjne
    warunki meteorologiczne
    greenhouse gases
    modeling
    neural networks
    decision trees
    meteorological conditions
    Opis:
    Agricultural practices contribute to emissions of the greenhouse gases (GHGs) such a methan (CH4) and nitrous oxide (N2O). Their estimated share from agricultural sources is assessed at around 50% of CH4 and 60% of N2O emissions. The efforts made by the agricultural sector aim to limit and reduce emissions. Due to their significant share, all the complementary knowledge information concerning their reduction are highly precious. The paper proposes the use of neural modeling techniques and the summary of results by modeling based on a decision tree (Recursive Partitioning) to estimate the levels of methane and nitrous oxide emissions from agriculture under varying weather conditions in Poland. The obtained results support the hypothesis that neural model describing the effect of meteorological conditions on the CH4and N2O emissions is an appropriate tool for the assessment of the projected emission level.
    Praktyki rolnicze przyczyniają się do emisji gazów cieplarnianych (GGC), takich jak metan (CH4) i podtlenku azotu (N2O). Ich szacunkowy udział ze źródeł rolniczych oceniany jest na około 50% emisji CH4 i 60% emisji N2O. Wysiłki podejmowane przez sektor rolny mają na celu ograniczenie i redukcję ich emisji. Ze względu na ich znaczący udział, wszelkie informacje dopełniające wiedzę na temat możliwości ich redukcji są niezwykle cenne. W pracy zaproponowano wykorzystanie technik neuronowego modelowania oraz posumowania wyników z wykorzystaniem modelowania w oparciu o drzewo decyzyjne (Recursive Partitioning) do estymacji poziomu metanu i podtlenku azotu emitowanych z rolnictwa przy zmiennych warunkach meteorologicznych w Polsce. Uzyskane wyniki badań potwierdzają hipotezę, że model neuronowy, opisujący wpływ warunków meteorologicznych na emisję CH4 i N2O, jest właściwym instrumentem dla dokonania oceny prognozowania poziomu tej emisji.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2013, 58, 1; 96-101
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies