Phosphorus Recovery from Synthetic Municipal Wastewater through Lignin-induced Struvite Precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus recovery from wastewaters is essential to resolve the problems of the fast depletion of phosphate rocks due to the increasing demand for phosphorus fertilizer, and eutrophication due to excessive phosphorus discharging from wastewater. In this study, the feasibility of adding alkaline lignin as seed materials to promote phosphorus recovery through fertilizer struvite (NH4MgPO4·6H2O) crystallization from synthetic municipal wastewater was evaluated via batch experiments. Influencing factors tested included lignin dosage, Mg/P molar ratio, and pH. Lignin addition enhanced phosphorus recovery by 44.6% at a relatively low pH of 7.9 with Mg/P molar ratio of 1.5 and lignin dosage of 6 g/L, resulting in the reduced potential of co-precipitation and the cost-saving on alkali addition. As pH increases, however, this effect becomes less noticeable because of the higher solubility of lignin in wastewater. The characterizations by X-ray diffraction, scanning electron microscopy, energy dispersive X-ray spectroscopy and zeta potential analysis, combined with precipitation modeling by a thermodynamic model software (Visual MINTEQ) were done to understand the process. Struvite-lignin clusters were identified, likely due to the in-situ-pH-favorable nucleation sites on lignin enhanced struvite crystallization. As for the application in wastewater with different characteristics, the effect of lignin on enhancing phosphorus recovery efficiency is still significant under different PO4-P and NH4-N concentrations, indicating the effect-stability and availability of lignin in promoting struvite crystallization. As for the total suspended solids (TSS), the results show that the effect of TSS on phosphorus recovery efficiency is not significant (p > 0.05). Moreover, lignin is more efficient in increasing phosphorus recovery under relatively lower alkalinity while could reduce the co-precipitates potential under higher alkalinity. Overall, this study provides a new possibility of the use of lignin from paper mill black liquor as seed material to enhance phosphorus recovery from wastewater, making the struvite production more efficient and cost-effective.
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.
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 ».