Impact of organic matter constituents on phosphorus recovery from CPR sludges
Notice bibliographique
Résumé
treatment is employed for P removal. The presence of OM constituents did not influence P release from Fe-P sludges when alkaline and ascorbic acid treatments were employed. However, the overall recovery of P from wastewater was impacted by the presence of selected OM constituents through the reduction of P uptake during coagulation. The presence of protein and humic matter showed remarkably low P removal values (3.0 ± 0.4% and 23 ± 1% respectively) when compared to an inorganic control recipe (62 ± 2%). Elevated soluble Fe (SFe) residuals in the presence of proteins (87 ± 5%) and humics (51 ± 1%) indicated interactions between Fe(III) cations and negatively charged functional groups like hydroxyl, carboxyl, and phenolic groups available in these organics. Significant negative correlations between P removal and residual SFe were observed suggesting Fe solubilization by OM constituents was the mechanism responsible for reduced P removal. The findings of this study identify, for the first time, the impact of OM constituents on overall P recovery when Fe(III) salts are employed and provide insights into recoveries that can be expected when Fe is added to primary, secondary treated, and industrial wastewaters. PRACTITIONER POINTS: Low P removal values were observed for protein and humic dominated wastewater recipes. Iron(III) solubilization counted for P removal reduction by proteins and humic acids. There is no effect of OM on P release from Fe-P sludge at pH 10 and ascorbic acid treatments. OM and agent employed to release P from sludges affected overall recovery of P.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».