Nutrient removal from anaerobically digested cattle manure by struvite precipitation
Notice bibliographique
Résumé
This paper studied the removal of nutrients including phosphate, ammonium, and potassium from anaerobically digested and centrifuged manure effluents by struvite precipitation. Due to coexistence of high levels of NH4+ and K+ ions in manure effluents, struvite precipitation should include formation of MgNH4PO4·6H2O (struvite) and MgKPO4·6H2O (K-struvite). Nutrient removal experiments with MgCl2 as the magnesium source were conducted with and without phosphate addition to evaluate the influences of the Mg/PO43– ratio, pH, temperature, PO43–/NH4+ ratio, and reaction time. It was found that the required Mg/PO43– molar ratio was more than 5 times higher than the stoichiometric value of 1 when no phosphate was added. Meanwhile, the ammonium removal efficiency increased with the increase of phosphate addition. However, the ammonium removal from digested manure effluents by struvite precipitation is not highly efficient, as the removal efficiency reached only 56% even at a Mg/PO43–/NH4+ molar ratio of 1.5:1.25:1. Furthermore, the potassium removal efficiency was significantly lower than that of ammonium, and the molar percentage of the removed K+ over the total removed NH4+ and K+ was less than 10%. The composition analysis in the precipitated solids indicated that some phosphate in digested manure effluents be removed as magnesium phosphates other than struvite. In addition, different magnesium salts were tested for struvite precipitation. Their superiority for phosphate removal followed an order of MgCl2 > MgSO4 > MgO > Mg(OH)2 > MgCO3. Key words: phosphate removal, ammonia removal, potassium, struvite precipitation, digested cattle manure, magnesium.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».