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Enregistrement W2104336269 · doi:10.1177/0734242x14538303

Overview of current biological and thermo-chemical treatment technologies for sustainable sludge management

2014· review· en· W2104336269 sur OpenAlex
Linghong Zhang, Chunbao Xu, Pascale Champagne, Warren Mabee

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWaste Management & Research The Journal for a Sustainable Circular Economy · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensWestern UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaste managementEnvironmental scienceAnaerobic digestionReuseBioenergySewage treatmentPyrolysisSewage sludgeBiomass (ecology)BiofuelEnvironmental engineeringChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sludge is a semi-solid residue produced from wastewater treatment processes. It contains biodegradable and recalcitrant organic compounds, as well as pathogens, heavy metals, and other inorganic constituents. Sludge can also be considered a source of nutrients and energy, which could be recovered using economically viable approaches. In the present paper, several commonly used sludge treatment processes including land application, composting, landfilling, anaerobic digestion, and combustion are reviewed, along with their potentials for energy and product recovery. In addition, some innovative thermo-chemical techniques in pyrolysis, gasification, liquefaction, and wet oxidation are briefly introduced. Finally, a brief summary of selected published works on the life cycle assessment of a variety of sludge treatment and end-use scenarios is presented in order to better understand the overall energy balance and environmental burdens associated with each sludge treatment pathway. In all scenarios investigated, the reuse of bioenergy and by-products has been shown to be of crucial importance in enhancing the overall energy efficiency and reducing the carbon footprint.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle