Integrated electrocoagulation-flotation of microalgae to produce Mg-laden microalgal biochar for seeding struvite crystallization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Developing sustainable materials for recovering and recycling nutrients from wastewater is critically needed for nutrients such as phosphorus that have a diminishing supply. Struvite crystallization is emerging as a promising strategy for phosphorus recovery which can be enhanced with seeding through microalgal biochar. The main bottleneck of using microalgae is its high harvesting cost. In this study, an integrated electrocoagulation-flotation (ECF) process is used to recover and at the same time modify the algal surface with magnesium anode and inert carbon cathode. Harvesting efficiency of 98% was achieved with 40.78 mA cm −2 , 0.5 cm inter-electrode distance and energy consumption of 4.03 kWh kg −1 in 15 min. The harvested microalgae were pyrolyzed to obtain a yield of 52.90% Mg-laden microalgal biochar. Simultaneously, surface impregnation of 28% magnesium was attained as confirmed by Scanning electron microscopy (SEM) and energy dispersive X-ray spectroscopy (EDS). Phosphorus recovery and struvite yield of 93.70% and 2.66 g L −1 , respectively, were obtained from dosing 1.50 g L −1 Mg-laden microalgal biochar. Comparison of physicochemical characteristics of residual supernatant after microalgal harvesting and struvite recovery showed that the combined use of both the residuals can serve as a sustainable growth medium for microalgae. The overall operating cost of the integrated process was found to be 2.48 USD kg −1 with a total energy consumption of 10.76 kWh kg −1 , which was found to be lower than conventional harvesting unit processes such as centrifugation and filtration. This novel approach can help attaining a circular bioeconomy by encompassing nutrient recovery and waste management in an integrated process.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».