Reutilization and Commercialization of Stormwater Pond Sediments
Notice bibliographique
Résumé
Sediment accumulation in stormwater ponds will gradually degrade their hydraulic and water quality functions. Landfill disposal is a common way of removing accumulated sediments. However, given the vast number of deposits created, it is unsustainable. This research aims to find possible applications for stormwater pond sediments and sludge via an examination of sediment reuse studies and practices conducted across the globe. Several journal articles, regulations, and guideline papers in Canada, the United States, Singapore, China, and Europe were reviewed. Numerous essential issues are discussed, including sediment characterization, reuse possibilities, potential sustainability, economic advantages, risk-based contamination levels for different case studies, the significance of the regulatory framework, and treatment procedures. After a series of lab tests, multiple beneficial compounds in noticeable concentrations were found in the pond sediment from industrial and residential areas. They have pharmacological, commercial, and industrial applications, including the manufacture of insulating materials or medicinally and as an antioxidant in vegetable oils. Besides, biotech products have also been developed and prepared with tremendous potential for use in the field. Furthermore, multiple leachable heavy metals are in sediments from stormwater ponds. A few request attention and amendment before applying to land recovery(e.g. wastelands of the mining industry). Ultimately, in developing construction materials, gypsum is an appropriate binder, and the optimal percentage of gypsum in Bio-concrete is 10%. The strongest Bioconcrete should have an unconfined compressive strength of 35.93MPa. This article will give an overview of sediment reuse strategies in Auckland Council as a first step towards expanding current knowledge on the subject to achieve the goal of zero landfills by 2040.
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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) | 0,001 | 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 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 ».