CONVERSION OF SLUDGE FROM A WASTEWATER TREATMENT PLANT TO A FERTILIZER
Notice bibliographique
Résumé
Preventing wastage of resources is an important priority for sustainability. Sludge from a wastewater treatment plant (WWTP) is such a resource that it often wasted. It is a source of nutrients and organic materials that can be used as a fertilizer. At a waste water treatment plant in Montreal, the sludge is currently incinerated and sent for disposal. Alternatives to the practice are thus desirable. Elevated concentrations of cadmium, copper, cobalt and selenium are found in the sludge and therefore a treatment process is required before use as a fertilizer according to the Province of Quebec regulations. Leaching was selected as there is potential for heavy metal removal. However, nutrient loss must be minimized to preserve its use as a fertilizer. To meet these goals, a new leaching agent (K2HPO4) was proposed, and investigated for heavy metal removal efficiency on the sludge. A correlation of heavy metal removal and preserved nutrient concentration with time and pH was found. Removal efficiencies of cadmium, copper, cobalt and selenium of 80%, 44%, 70% and 93%, respectively were determined. In addition, concentrations of nitrogen, phosphorus and potassium of 17%, 17% and 25%, respectively, resulted in the treated sludge. In conclusion, the use of dipotassium phosphate is an effective leaching method to remove heavy metals and simultaneously increase the primary macro nutrients at an acceptable cost.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».