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 1-4 z 4
    Tytuł:
    The Role of Organic Sulfur in the Formation of Methane Emissions on the Spontaneous Combustion of Coal
    Autorzy:
    Yusuf, Maulana
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/24201715.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
    Tematy:
    spontaneous combustion of coal
    hot spot
    emission
    CH4 gas
    organic sulfur
    thiother bond
    Opis:
    Spontaneous combustion of coal is a phenomenon that often occurs in open coal mining activities, especially strip mining and open pit mining systems which are detrimental to mining companies, the economy, the environment, and society. This phenomenon causes coal mining activities to contribute to CH4 gas emissions in global warming by 11% of total global emission. The purpose of this study was to analyze the role of organic sulfur in the formation of CH4 gas emissions in the spontaneous combustion of coal in the TAL area. The approach is based on a literature review and field survey. The literature review was intended to examine the influence of geological factors, maceral analysis, and depositional environment on the rank and form of coal sulfur, while the field survey was conducted by measuring CH4 gas emissions in 36 samples of spontaneous combustion hotspots. Literature review shows that coal in the TAL area belongs to low rank (sub-bituminous/sub-bituminous B) which has high organic sulfur content in the form of thiother bonds (C-S), especially carbon disulfide (CS2). The average CH4 emission measurement in the field is 6,989 mg/m3, which is still within the limits set by other researchers, between 3,700–34,098 mg/m3. The role of organic sulfur from C–S bonds especially CS2 in the formation of CH4 gas emissions, is very dominant at 93.10% or 6,507 mg/m3 of the total coal sulfur in the TAL area. The emission of CH4 gas in the spontaneous combustion of coal is strongly influenced by geological factors, maceral analysis, and the depositional environment related to the rank and form of coal sulfur. Further, detailed, and comprehensive research on the form of organic sulfur needs to be carried out to mitigate CH4 gas emissions in the spontaneous combustion of coal in the TAL area.
    Źródło:
    Journal of Ecological Engineering; 2023, 24, 4; 192--201
    2299-8993
    Pojawia się w:
    Journal of Ecological Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Biomethane Emissions: Measurement in Wastewater Pond at Palm Oil Mill by Using TGS2611 Methane Gas Sensor
    Autorzy:
    Putro, Ledis Heru Saryono
    Budianta, Dedik
    Rohendi, Dedi
    Rejo, Amin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/123422.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
    Tematy:
    methane emissions
    CH4-meter
    TGS2611 sensor
    SHT11 sensor
    anaerobic pond
    POME
    conversion coefficient
    Opis:
    Palm oil mill effluent (POME) contains high amounts of organic matter, potentially as a source of environmental pollution. The processing of POME in anaerobic ponds is produced by biomethane, which is a greenhouse gas and also is a potential as a renewable energy source. Indonesia is the world’s largest CPO producer, but POME processing is still mostly done by conventional methods without methane capture. In this system, the value of methane emitted into the atmosphere is unknown. This research focused on estimating the methane emissions in anaerobic ponds (AP) multiple feeding wastewater treatment plants (WWTPs) for land applications, with CH4-meter systems based on TGS2611 sensors, SHT11 and microcontrollers, and using closed static chambers. The sampling of wastewater and methane gas was carried out in October-November 2018. The results showed that the methane gas emissions in combined anaerobic ponds (AP2-AP1) and AP3 were 43,704 and 35,321 mg/m2/day respectively, and a total of 405.358 and 61.812 kg/day sequential on AP2-AP1 (9,275 m2) and AP3 (1,750 m m2). It was obtained from the correlation between methane emissions with removed COD as a conversion coefficient of 0.2107 kg CH4/kg COD removed. On the basis of linear regression with R22 0.9725, it was still below the theoretical value (stoichiometry) of 0.25 kg CH4/kg COD removed. From the conversion coefficient, COD removed, and the amount of POME in 2018, which was 104,179 m3, contributed to emitting 462 tons of methane from the entire anaerobic pond. This conversion coefficient can be used to quickly estimate the methane emissions in Indonesian palm oil mills.
    Źródło:
    Journal of Ecological Engineering; 2019, 20, 6; 25-35
    2299-8993
    Pojawia się w:
    Journal of Ecological Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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:
    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 1-4 z 4

      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