Surface area measurement techniques, and scope of nutrient removal from greenhouse wastewater by improved activated carbon from tomato plant biomass
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A noble approach was developed to resolve dual challenges facing Ontario greenhouses (GHs) in handling generated waste biomass and leached GH nutrient feed (GHF) wastewater. Activated carbon (AC) was produced from hydrochar (HC) of tomato plant biomass (TPB) and applied in treatment of GNF with a view to recycle and reuse both wastes. Activation was conducted at lower temperature (700 - 730 °C) and subsequently assessed for surface area by gas and liquid sorption techniques. Morphology evaluation by SEM-EDS revealed rough surface pores in the produced AC which did not support the surface area (263 m2/g) and pore volume (0.12 mL/g) measurement by N2 gas adsorption. Liquid media sorption methods using methylene blue technique provided a reasonable surface area and pore volume of 463 m2/g and 0.17 mL/g, respectively. Nutrients reduction from leached GNF by treating with generated AC was around 26-36 %, which is comparable to some commercial AC (CAC). Fourier Transform Infrared Spectroscopy and Thermogravimetric analysis suggested further improvement opportunities by removing more volatiles (40-50%) and oxygen functionals (-OH, >C=O, --C-O-) from generated AC at temperatures higher than 730 °C. Conversion of waste TPB and treatment of GNF would support GHs in management of both the waste materials to comply with regulations. Implementation of results would not only provide economic gain from recycle and reuse (RRR) of wastes but also supports environmental sustainability.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 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 ».