Eco-friendly and sustainability assessment of technologies for nutrient recovery from human urine—a review
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K) represent the primary components of commercial NPK fertilizer and are primarily derived from finite resources through complex and expensive processes. To ensure global food security, the development of sustainable and eco-friendly procedures for fertilizer production has gained attention. Humans generally excrete urine containing 11 g of N/L, 0.3 g of P/L of P and 1.5 g of K/L, which benefit plant growth. The recovery of these essential plant nutrients from human urine has become the focal point of increasing research endeavors. Despite the potential advantages of nutrient recovery from urine, this process is complicated, and the economic implications are substantial. Furthermore, human urine may harbor undesirable contaminants, such as pathogens, pharmaceutical residues, hormones, and elevated salt levels, which could be disseminated into the environment through agriculture. This study appraised various emerging technologies for nutrient recovery from human urine, considering their challenges, environmental impact, economic viability, and the overall sustainability of the processes. This review elucidated that most nutrient recovery technologies demonstrated elevated efficiency in nutrient recovery. Nevertheless, a recurrent oversight involves neglecting the potential transfer of contaminants and pathogens into environmental matrices. The complexity of these processes and their economic feasibility vary, with some proving intricate and economically unviable. Given that no singular technology fully mitigates these challenges, integrating two or more technologies appears imperative to address drawbacks and enhance overall system performance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».