Environmental sustainability opportunity and socio-economic cost analyses of phosphorus recovery from sewage sludge
Notice bibliographique
Résumé
Although phosphorus (P) recovery and management from sewage sludge are practiced in North America and Europe, such practices are not yet to be implemented in China. Here, we evaluated the environmental sustainability opportunity and socio-economic costs of recovering P from sewage sludge by replacing the current-day treatments (CT; sludge treatment and landfill) and P chemical fertilizer application (CF) in China using life cycle assessment and life cycle costing methods. Three potential P recovery scenarios (PR1‒PR3: struvite, vivianite, and treated sludge) and corresponding current-day scenarios (CT1‒CT3 and CF) were considered. Results indicated that PR1 and PR2 have smaller environmental impacts than the current-day scenarios, whereas PR3 has larger impacts in most categories. PR3 has the lowest net costs (sum of internal costs and benefits, 39.1–54.7 CNY per kg P), whereas PR2 has the lowest external costs (366.8 CNY per kg P). Societal costs for production and land use of 1 kg P by P recovery from sewage sludge (e.g., ∼527 CNY for PR1) are much higher than those of P chemical fertilizers (∼20 CNY for CF). However, considering the costs in the current-day treatments (e.g., ∼524 CNY for CT1), societal costs of P recovery scenarios are close to or slightly lower than those of current-day scenarios. Among the three P recovery scenarios, we found that recovering struvite as P fertilizer has the highest societal feasibility. This study will provide valuable information for improved sewage sludge management and will help promote the sustainable supply of P in China.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».