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Enregistrement W4200332473 · doi:10.1016/j.jenvman.2021.114339

Exploring the limitations of forward osmosis for direct hydroponic fertigation: Impact of ion transfer and fertilizer composition on effective dilution

2021· article· en· W4200332473 sur OpenAlexfundno aff
Esther Mendoza, Gianluigi Buttiglieri, Gaëtan Blandin, Joaquím Comas

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Economía y CompetitividadFundación Bancaria Caixa d'Estalvis i Pensions de BarcelonaGeneralitat de CatalunyaCentres de Recerca de CatalunyaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésFertigationForward osmosisDilutionFertilizerReverse osmosisEnvironmental scienceEnvironmental engineeringChemistryDesalinationMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a need for water reuse technologies and applications to minimize the imminent water crisis, caused by the world population growth, the reduction of freshwater resources and the increasing water pollution. Fertilizer-drawn forward osmosis (FDFO) is a promising process capable of simultaneously extracting fresh water from low-quality sources as feed water (e.g., wastewater or greywater), while diluting fertilizer solutions for direct fertigation, avoiding the demand for freshwater for irrigation. Achieving an adequate level of dilution for direct fertigation is a key element to be evaluated for the implementation of FDFO. This study assessed the performance of the forward osmosis process to dilute fertilizer solutions to be applied directly in hydroponic systems. Experiments were carried out under conditions close to osmotic equilibrium to evaluate the process performance up to the maximum dilution point. Tests were carried out with individual and blended fertilizers (i.e., (NH4)2HPO4 or DAP, and KNO3) used as draw solution (DS) and with deionized water or individual salts (NaCl, MgCl2, Na2SO4, MgSO4) in the feed solution (FS). Water fluxes and reverse salt fluxes indicated that both fertilizer DS composition and concentrations play a fundamental role in the process. Suitable nutrient concentrations to be directly applied without further dilution for N, P and K (119, 40, 264 mg.L−1 respectively) were obtained with deionized water as FS and blended DAP (0.025 M) and KNO3 (0.15 M) as DS. However, important fertilizer losses from DS to FS were observed, being the highest for NO3− (33–70% losses from DS to FS). The presence of salts in FS decreased the water fluxes and the DS dilution due to the osmotic equilibrium caused by a greater loss of nutrients from DS to FS (up to 100%), compared with tests using just deionized water as FS. This study points out the potential limitations of the FDFO process, due to the high solute fluxes and low water fluxes in conditions close to osmotic equilibrium.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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