Management of greywater: environmental impact, treatment, resource recovery, water recycling, and decentralization
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater generated from households can be classified into greywater and blackwater. Greywater makes up a substantial portion of household wastewater. Such water consists of wastewater released from kitchen sinks, showers, laundries, and hand basins. Since the greywater is not mixed with human excreta and due to the low levels of pathogenic contamination and nitrogen, it has received more attention for recycling and reusing in recent decades. Implementing decentralized greywater treatment systems can be an effective solution to overcome water scarcity by supplying a part of water requirement, at least non-potable demand, and decreasing pollutant emissions by eliminating long-distance water transportation in remote regions, like rural and isolated areas. This review focuses on greywater management in terms of reducing environmental risks as well as the possibility of treatment. Effective management of water reclamation systems is essential for a decentralized approach and to ensure the protection of public health. In this regard, the environmental impacts of disposal or reusing the untreated greywater are discussed. Furthermore, the most appropriate technologies that can be employed for the decentralized treatment of greywaters like constructed wetlands, waste stabilization ponds, membrane systems, and electrochemical technologies are described. Finally, this review summarizes resource recovery and sustainable resource reuse.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».