A review of the influence of heat drying, alkaline treatment, and composting on biosolids characteristics and their impacts on nitrogen dynamics in biosolids-amended soils
Notice bibliographique
Résumé
Application of biosolids to agricultural land has gained increasing attention due to their rich nutrient content. There are a variety of treatment processes for converting sewage sludge to biosolids. Different treatment processes can change the physicochemical properties of the raw sewage sludge and affect the dynamics of nutrient release in biosolids-amended soils. This paper reviews heat drying, alkaline treatment, and composting as biosolids treatment processes and discusses the effects of these treatments on biosolid nitrogen (N) content and availability. Most N in the biosolids remain in organic forms, regardless of biosolids treatment type but considerable variation exists in the mean values of total N and mineralizable N across different types of biosolids. The highest mean total N content was recorded in heat-dried biosolids (HDB) (4.92%), followed by composted biosolids (CB) (2.25%) and alkaline-treated biosolids (ATB) (2.14%). The mean mineralizable N value was similar between HDB and ATB, with a broader range of mineralizable N in ATB. The lowest N availability was observed in CB. Although many models have been extensively studied for predicting potential N mineralization in soils amended with organic amendments, limited research has attempted to model soil N mineralization following biosolids application. With biosolids being a popular, economical, and eco-friendly alternative to chemical N-fertilizers, understanding biosolids treatment effects on biosolids properties is important for developing a sound biosolids management system. Moreover, modeling N mineralization in biosolids-amended soils is essential for the adoption of sustainable farming practices that maximize the agronomic value of all types of biosolids.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».