Struvite-Driven Integration for Enhanced Nutrient Recovery from Chicken Manure Digestate
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Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the synergistic integration of clean technologies, specifically anaerobic digestion (AD) and struvite precipitation, to enhance nutrient recovery from chicken manure (CM). The batch experiments were conducted using (i) anaerobically digested CM digestate, referred to as raw sample (RS), (ii) filtered digestate sample (FS), and (iii) a synthetically prepared control sample (CS). The research findings demonstrated that the initial ammonia concentration variations did not significantly impact the struvite precipitation yield in the RS and FS, showcasing the materials inertness process's robustness to changing ammonia concentrations. Notably, the study revealed that the highest nitrogen (N) recovery, associated with 86% and 88% ammonia removal in the CS and FS, was achieved at pH 11, underscoring the efficiency of nutrient recovery. The RS achieved the highest nitrogen recovery efficiency at pH 10, at 86.3%. In addition, the research highlighted the positive impact of reducing heavy metal levels (Zn, Cu, Pb, Ni, Cd, Cr and Fe) and improving the composition of the microbial community in the digestate. These findings offer valuable insights into sustainable manure and nutrient management practices, emphasizing the potential benefits for the agricultural sector and the broader circular economy. Future research directions include economic viability assessments, regulatory compliance evaluations, and knowledge dissemination to promote the widespread adoption of these clean technologies on a larger scale. The study marks a significant step toward addressing the environmental concerns associated with poultry farming and underscores the potential of integrating clean technologies for a more sustainable agricultural future.
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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.
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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 découle