Reduction of leachability of sewage sludge by alum treatment
Notice bibliographique
Résumé
The sustainable disposal practices of waste materials have drawn much attention in the last two decades. One of the growing disposal practices is the use of land-based application (e.g. fertiliser). However, the application poses concerns of contamination from heavy metals and nutrients. Therefore, there appeared to be a growing necessity for finding appropriate technology to address the concerns related to leaching from sewage sludge. The objective of this paper is to assess the applicability of alum treatment of biologically treated sewage sludge for reduction of leachability. Alum and lime were used for the treatment of sewage sludge. Laboratory-based batch and column tests were conducted to assess the effect of alum treatment on leachability. Batch experimental results indicated that alum treatment was capable of reducing phosphorus and other heavy metal leaching. However, some of the aluminium appeared to have leached into the water. Column experimental results indicated that alum treatment was capable of reducing phosphorus, copper and ammonia leaching from sewage sludge, but indicated an increase in aluminium and chromium leaching. However, the leaching of chromium and copper was at low concentrations, indicating the necessity of further exploration onto sewage sludge from different wastewater treatment plants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».