Phosphorus removal from anaerobically digested swine wastewater through struvite precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus removal from agricultural wastewater streams is an important aspect of managing surface water quality, due to the contribution of phosphorus to eutrophication. Removal of phosphorus through struvite precipitation allows for its recovery as a potential fertilizer, and by determining the best conditions for struvite precipitation the removal process can be optimized. The effects of pH, Mg:P ratio, and time on struvite precipitation from anaerobically digested swine manure effluent were investigated. Effluent with Mg:P ratios from 1.0:1 to 1.6:1 were adjusted to pH values between 7.5 and 9.5 and left to equilibrate for 24 h. Results indicate that phosphorus removal increased with increasing pH and Mg:P ratio; the maximum phosphorus removal achieved was 80% at pH 9.0 and a Mg:P ratio of 1.6:1. The purest struvite precipitate was found at pH 7.5, with calcium carbonate and struvite precipitating at higher pH values. A continuously stirred batch of centrate was adjusted to pH 8.4 to determine the struvite formation rate constant. The rate constant was found to be 1.55 h(-1), with 17% phosphorus removal during the first 20 min. The results indicate that struvite precipitation could be a viable method of phosphorus removal from anaerobically digested swine manure.
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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 | 0,000 | 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 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 ».