Land Application of Municipal Wastewater Biosolids in Canada: A Carbon Footprint Assessment
Notice bibliographique
Résumé
As more Canadian jurisdictions ban the landfilling of organic material, there is increasing pressure to recycle municipal wastewater biosolids to agricultural soils to replace commercial fertilizers.However, information gaps remain about the climate change impact of this practice.A carbon footprint analysis was conducted to quantify the climate change impact associated with the processing and land application of three different types of biosolids: digested, composted, and alkaline biosolids.The biosolids were applied to agricultural land on McGill's Macdonald Campus Research Farm near Montreal, Canada.OpenLCA 1.11 coupled with the life cycle inventory database Ecoinvent 3.6 were used to perform a carbon footprint assessment of scenarios including each of the three processing methods to determine their global warming impact.The comparative analysis revealed different results depending on the default disposal scenario (i.e., depending on which avoided emissions were considered in the analysis).In the first case, there was no consideration of avoided emissions from sludge disposal.In this case, the scenario with the least climate change impact was the application of urea fertilizer (positive control), followed closely by digested biosolids.In the second case, if the avoidance of emissions from the incineration of sludge was considered, the treatment scenario with the least climate change impact was application of digested biosolids.Finally, if the avoidance of emissions from landfilling of sludge was considered, the scenario with the least climate change impact was the application of composted biosolids.The results highlight the importance of diverting organic material from landfill or incineration, as well as the greenhouse gas emissions potentially associated with or avoided through the treatment and land application of sewage sludge.All in all, a holistic assessment including upstream processes and avoided emissions is essential for a fair comparison of different treatment and application scenarios.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».