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2024.01新型铁碳耦合原电池驱动的多途径反硝化本研究设计了一种陶粒负载的零价铁和酸化碳耦合原电池（CMC），以支持化学、自养和异养反硝化。通过长期实验对CMC填充的反硝化反应器的脱氮性能进行了监测，从而通过改进制备参数和各种操作条件来优化脱氮性能。 -
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2023.11生物炭对气候智能型农业的益处与局限性：综述与中国案例研究 -
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2023.07生物炭促进稻田土壤干湿交替过程中铁循环及自由基产生稻田土壤水分管理过程中，淹水、落干等措施会导致土壤环境频繁地发生氧化还原波动。淹水厌氧环境下生成的活性亚铁（Fe(II)）及其他还原性物质，可与落干时扩散进入土壤的氧气反应生成活性氧（ROS）。生物炭广泛应用于农业土壤中，参与多种重要的生物地球化学过程，包括Fe循环。目前，生物炭对稻田土壤干湿交替过程中铁形态转化及ROS产生的影响研究较少。本研究考察了300–700 ℃热解制备的水稻秸秆生物炭对水稻土氧化还原波动过程中Fe循环和羟基自由基（•OH）产生的影响。结果表明，在厌氧培养过程中，500℃生物炭（PyC500）明显促进土壤中Fe还原。添加PyC500提高土壤中异化铁还原菌相对丰度，促进了生物Fe还原过程。此外，PyC500具有强给电子能力，可通过非生物作用直接还原铁矿。 -
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2023.05热膨化预处理提高氧化镁工程生物炭从养殖废水中回收磷的能力：机理和经济效益分析生物质热膨化预处理是制备MgO改性生物炭和从养殖废水中回收磷的可行处理方法，并且Mg-PBC-P可作为缓释磷肥。 -
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2023.046年田间试验的启示：生物炭老化过程削弱其水稻增产作用本研究认为等量秸秆生物炭化逐年还田模式是提高水稻产量、富集土壤养分和实现稻田生态系统固碳的良好策略。 -
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2023.04机器学习用于生物炭去除污染物的合成优化及吸附建模本文首次从全方位调控的角度系统总结了机器学习在生物炭吸附剂中的应用，包括生物炭吸附剂的合成优化和吸附建模。首先，概述了机器学习的一般原理和算法类型。然后，总结了机器学习在生物炭合成的最新进展，包括生物炭产量和理化性质的预测、最佳合成条件和经济成本。综述了机器学习在生物炭用于吸附污染物的应用，包括吸附效率预测、实验条件优化和吸附机理揭示等，归纳了机器学习在生物炭从合成到吸附的全过程优化中应用的一般准则。最后，提出了生物炭吸附剂机器学习技术存在的问题和未来展望。这篇综述有望能够促进机器学习与生物炭的融合，从而促进生物炭的高效制备和实际应用。
