A Review of the Efficiency of Phosphorus Removal and Recovery from Wastewater by Physicochemical and Biological Processes: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus (P) discharge from anthropogenic sources, notably sewage effluent and agricultural runoff, significantly contributes to eutrophication in aquatic environments. Stringent regulations have heightened the need for effective P removal technologies in wastewater treatment processes. This paper provides a comprehensive review of current P removal methods, focusing on both biological and chemical approaches. Biological treatments discussed include enhanced biological P removal in activated sludge systems, biological trickling filters, biofilm reactors, and constructed wetlands. The efficiency of microbial absorption and novel biotechnological integrations, such as the use of microalgae and fungi, are also examined. Chemical treatments reviewed encompass the application of metal salts, advanced oxidation processes such as chlorination, ozonation, and the Fenton reaction, as well as emerging techniques including the Electro-Fenton process and photocatalysis. Analytical methods for P, including spectrophotometric techniques and fractionation analyses, are evaluated to understand the dynamics of P in wastewater. This review critically assesses the strengths and limitations of each method, aiming to identify the most effective and sustainable solutions for P management in wastewater treatment. The integration of innovative strategies and advanced technologies is emphasized as crucial for optimizing P removal and ensuring compliance with environmental regulations.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».