Performance evaluation, scale‐up design, and economic analysis for remediation of iron‐containing wastewater using cow manure biocarbon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Excessive iron in wastewater poses a significant threat to aquatic ecosystems due to its toxic effects on aquatic life and its contribution to oxygen depletion. When applied to cropland, iron‐containing wastewater leads to soil acidification and reduces phosphorus availability, thereby impacting agricultural productivity. Addressing this issue requires techno‐economically viable remediation strategies. This study investigates cow manure biocarbon as a sustainable adsorbent for iron sequestration from wastewater. Batch experiments using synthetic solutions with 10–50 mg L −1 iron examined the influence of adsorbent dose, pH, and contact duration on iron removal efficiency. The cow manure biocarbon was characterized for evaluation of its physicochemical attributes. Adsorption achieved nearly 84% removal efficiency under optimal conditions of 120 min contact time, pH 9, and 0.25 g adsorbent dosage at 30°C. Adsorption isotherm data were modelled using the Langmuir and Freundlich models, with the Langmuir isotherm providing the best fit, as indicated by a low SSE (0.7056), RMSE (0.84), χ 2 (0.0044), and a high R 2 value of 0.995. Kinetic data were evaluated using pseudo first order and pseudo second order models, revealing that the process followed pseudo first order kinetics, evidenced by a low SSE (0.0144), RMSE (0.12), χ 2 (0.0044), and a high R 2 value of 0.9888. The adsorbent demonstrated good reusability and stability over five regeneration cycles. To assess the real‐world application of this process, a theoretical scale‐up design for wastewater remediation was developed. Furthermore, an economic and preliminary life cycle assessment was conducted to evaluate cost‐effectiveness and sustainability aspects.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».