Treatments and Recycle of Greenhouse Solid Waste and Nutrient Feed Water
Notice bibliographique
Résumé
Conservation of water through the reuse of wastewater is a concept prioritized worldwide. The recycling of greenhouse nutrient feed (GNF) water in greenhouse and nursery irrigation settings is no different as it allows growers to reduce uses of freshwater and fertilizer. The widespread recycling of GNF is challenged by the accumulated phytotoxic chemicals including metals and nutrient imbalances in the leached GNF along with presence of plant pathogens. In southern Ontario, disposal of GNF is regulated to protect Lake Erie from nutrient loads that result in eutrophication, a binational issue of USA and Canada. The producers also face an additional challenge of handling waste biomass consisting of diseased or dead plants, that can spread plant pathogenic microbes if not well-processed. Simple burning causes greenhouse gas emission. Research was completed to address these issues. \nThe processes investigated included the valorization of waste biomass into useful valuable solid and liquid products such as (1) hydrochar (HC) and activated carbon (AC), (2) chemicals such as costly 5HMF, acetic acid, and hydrocarbon fuel. Both HC and AC were utilized in GNF treatment achieving the desired recyclability and reuse of GNF. The efficiency of new products in treating GNF is comparable with conventional and advanced AC products. The HC was found to have a high heating value (about 26 MJ/kg), which can be used in greenhouse winter heating. Utilization of HC in pot soil remediation provided remarkable seed germination and plant growth. The liquid residue after extraction of valuable chemicals from process liquid was utilized as plants nutrient support with remarkable plant growth. The results show that recyclability of both the waste materials: GNF and waste biomass, is possible. These findings are beneficial to all stakeholders providing a sustainable and economic management technique of solid and liquid wastes
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
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 tête enseignante, 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 ».