Life Cycle Assessment of Microalgae-Based Domestic Wastewater Treatment and Biochar Production for Enhanced Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
While several studies have examined phycoremediation to treat domestic wastewater (DWW), a research gap persists on the environmental impacts associated with the resultant algal biomass.Hence, this study aims to assess the implications of microalgae-based systems for domestic wastewater treatment and biochar production for further applications using the Life Cycle Assessment (LCA) approach.Particularly, two systems were investigated: 1) an algalbased system treating DWW, and 2) another system for biochar production from microalgae grown in the selected wastewater.LCA boundary involved inputs (energy, DWW, and chemicals), and outputs (treated effluent, algal biomass, and biochar).Results showed that the scenario producing biochar showed the best results in the most impactful and stakeholder categories.This was primarily attributed to: i) the system simplicity, which consequently leads to an improvement in the health and safety concerns of workers; ii) the elimination of pollutants enhances health and safety, acceptableness, and odor effects for customers and the regional population; iii) the existence of robust laws, regulatory frameworks, and comprehensive implementation, which advantage value chain participants and society.These outcomes underscore the potential of integrated microalgae-biochar systems as a sustainable strategy for resource recovery, demonstrating significant reductions in environmental impacts across LCA categories.The study provides critical insights into scalable green technologies for wastewater valorization while mitigating ecological burdens.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».