MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285397909 · doi:10.1149/ma2022-01401816mtgabs

(Digital Presentation) Electrochemical Recovery of Ammonium and Phosphate from Municipal Wastewater Sources: Kinetics and Water Chemistry

2022· article· en· W4285397909 sur OpenAlexaff
Lauren F. Greenlee, László Kékedy‐Nagy, Leah English, Zahra Anari, Mojtaba Abolhassani, Bruno G. Pollet, Jennie Popp

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterEnvironmental scienceSewage treatmentResource recoveryStruvitePhosphorusFertilizerPhosphateNutrientWaste managementEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water contamination is ubiquitous and persists across our water resources and supply. Much attention is given to newly identified and emerging contaminants, but we also struggle to successfully mitigate “old”, or well-known, contaminants, which have included ammonia, nitrate, and, more recently, phosphate in municipal wastewaters. However, these compounds are also critical nutrients used to support the global industrialized agriculture sector. Phosphate is of particular importance and concern because phosphate-based fertilizers are currently produced through the mining of phosphate rock, a limited resource mineral. The world’s known available supply of phosphate rock is predicted to become limited within the range of 30 – 200 years, and the flow of phosphorus through the agricultural food cycle is unidirectional, with large portions of mined phosphorus ending up in the environment and landfill. Ammonia is produced for fertilizer and other chemical uses via the Haber-Bosch process, which, annually, uses 2% of global fossil fuel energy demand and contributes 450 M metric tons of CO 2 to global emissions. Meanwhile, the technical treatment train for municipal wastewater treatment facilities targets removal of ammonia and phosphate as contaminants, enabling this one-way flow of nutrients from mineral sources and energy-intensive processes through food to waste. This scenario is no longer tenable as we face limited phosphorus world-wide, as well as energy and food security challenges. In our research, we focus on a magnesium anode-based electrochemical system for the precipitation and recovery of ammonium and phosphate nutrients from municipal wastewater sources. In this study, we have evaluated four different natural wastewater sources, three municipal and one industrial meat processing source to understand how differences in wastewater source water composition affect phosphate and ammonium recovery, and inversely, how the electrochemical treatment process affects resulting wastewater chemistry post-treatment. In this talk, I will discuss our recent results that have shown that phosphate removal kinetics are affected by key water chemistry parameters of chloride concentration, ammonium concentration, calcium concentration, and total organic carbon. Phosphate removal through precipitation showed a two-stage kinetic behavior, with a fast kinetic regime prior to 1 min, and a zeroth order rate from 1 min to 30 min. Corrosion rates of the magnesium anode varied over an order of magnitude and are correlated with the differences in water chemistry. Experimental Mg consumption during the electrochemical process is greater than theoretical Mg consumption resulting in an underestimate of costs, highlighting the importance of experimentally-measured Mg consumption as the more appropriate measure of treatment cost.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,183 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetPhosphorus and nutrient managementTravaux en français237 207