Global and regional potential of wastewater as a water, nutrient and energy source
Notice bibliographique
Résumé
There is a proactive interest in recovering water, nutrients and energy from waste streams with the increase in municipal wastewater volumes and innovations in resource recovery. Based on the synthesis of wastewater data, this study provides insights into the global and regional “potential” of wastewater as water, nutrient and energy sources while acknowledging the limitations of current resource recovery opportunities and promoting efforts to fast-track high-efficiency returns. The study estimates suggest that, currently, 380 billion m3 (m3 = 1,000 L) of wastewater are produced annually across the world which is a volume five-fold the volume of water passing through Niagara Falls annually. Wastewater production globally is expected to increase by 24% by 2030 and 51% by 2050 over the current level. Among major nutrients, 16.6 Tg (Tg = million metric ton) of nitrogen are embedded in wastewater produced worldwide annually; phosphorus stands at 3.0 Tg and potassium at 6.3 Tg. The full nutrient recovery from wastewater would offset 13.4% of the global demand for these nutrients in agriculture. Beyond nutrient recovery and economic gains, there are critical environmental benefits, such as minimizing eutrophication. At the energy front, the energy embedded in wastewater would be enough to provide electricity to 158 million households. These estimates and projections are based on the maximum theoretical amounts of water, nutrients and energy that exist in the reported municipal wastewater produced worldwide annually. Supporting resource recovery from wastewater will need a step-wise approach to address a range of constraints to deliver a high rate of return in direct support of Sustainable Development Goals (SDG) 6, 7 and 12, but also other Goals, including adaptation to climate change and efforts in advancing “net-zero” energy processes towards a green economy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».