Combined Precipitation/Flocculation Method for Nutrient Recovery from Greenhouse Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus (P) pollution from greenhouse wastewater is currently a major issue. A treatment method that can efficiently remove P concentrations ([P]) that fluctuate between greenhouse systems and throughout the year is required. An ideal method would also recover nutrients in a reuseable form. A combined precipitation/flocculation process incorporating addition of lime and a biodegradable flocculant (guar gum, cationic starch, or chitosan) was investigated for providing optimized P removal and recovery. Effectiveness of this process was evaluated in simulated wastewater of low and high alkalinity, as well as real greenhouse wastewater. Precipitation via lime addition reduced total P to below 1 mg·L −1 in low-alkalinity simulated wastewater, but high alkalinity slightly inhibited separation. This inhibition was overcome by flocculation via guar gum or cationic starch addition, which improved separation efficiency and reduced separation time, although chitosan was ineffective as a flocculant. The precipitation/flocculation method was found to be effective for treating real greenhouse wastewater, although effectiveness varied with variation in wastewater composition. Recovered precipitate contained 57.4 g·kg −1 P as well as high levels of Ca, Mg, K, Fe, and Zn. This study demonstrates a P separation process incorporating lime and biodegradable flocculants could provide a means of reducing P in greenhouse wastewater below a 1 mg·L −1 regulatory limit in a settling time of less than 30 minutes, while simultaneously recovering P and other nutrients in a form that could be reused as fertilizer. An evaluation of viability of full-scale application of this technology is now warranted.
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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 ».