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Enregistrement W4406944225 · doi:10.1016/j.envres.2025.120990

A critical review on phosphorus recovery from source-diverted blackwater

2025· review· en· W4406944225 sur OpenAlexaff
Huijuan Sun, Yang Liu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésBlackwaterEnvironmental scienceStruviteSewage treatmentWaste managementWastewaterEnvironmental engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Source-diverted blackwater refers to toilet wastewater, sometimes including kitchen wastewater, which is rich in essential nutrients such as nitrogen (N) and phosphorus (P). Blackwater, especially concentrated blackwater collected from low-flush vacuum toilet systems, represents a valuable source for P recovery, addressing future P scarcity and mitigating environmental issues like eutrophication. While there has been growing interest in technologies for P recovery from blackwater, these technologies are still in the early stages of development. This study provides a comprehensive review of the mechanisms behind phosphate salt formation, the technologies for P recovery from blackwater-particularly through struvite and calcium phosphate precipitation-and the safety concerns associated with the use of recovered products. Despite advancements, most research is limited to lab-scale experiments, leaving significant gaps in optimizing P recovery technologies for broader application. Future research will be likely to focus on integrating bioenergy recovery with P recovery in anaerobic digestion (AD) systems, aiming to create a more sustainable and zero-waste approach. Addressing current challenges and scaling up from lab research to real-world applications will be crucial for making P recovery more efficient and economically viable.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,042

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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