Treatment and Recycle of Greenhouse Nutrient Feed Water Applying Hydrochar and Activated Carbon Followed by Reverse Osmosis
Notice bibliographique
Résumé
Leached greenhouse nutrient feed (GNF) water is a great challenge for greenhouse (GH) producers. Unbalanced higher micronutrient metal’s phytotoxicity impact GH plant growth, and the high phosphorous levels can cause lake eutrophication if not treated. The analytical results of three GNFs revealed no microbial contamination in any of the GNFs, but the potassium, calcium, magnesium levels, and pH range were above the target level for root zone conditions. Both higher and lower limit concentrations are phytotoxic, causing poor or non-developed roots, leaves, and stems. Sodium was also not in the balanced range. Phosphate and nitrate nutrients were above the measurable range, showing that it would be a threat to lake eutrophication if disposed of. Due to uptake by plants at varied rates, nutrient ion imbalance in GNF is usual, but proper control or treatment is essential as GNF is not a waste but a resource providing fertilization to plants. Potential treatment options investigated include coagulation filtration, sorption with hydrochar (HC), and activated carbon (AC), followed by reverse osmosis (RO) membrane filtration. The HC and AC were produced from waste tomato plants biomass (TPB) of the same GHs to enhance the recycle–reuse of wastes. Neither metals nor nutrient concentrations were reduced to the desired levels by coagulation treatments. The HC and AC treatment provided the recycle–reuse possibility of GNF. RO membrane filtration provided about 97–99% reduction of metals and 99% reduction of nutrients, allowing GNF preparation by adding new fertilizer to the RO permeate. In such a case, the RO reject needs to be reused as feed for TPB carbonization. Different options for GHs to manage TPB and GNF are provided. As RO is an energy-expensive process, an assessment of technical know-how to provide an energy economic process is demonstrated.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».