Heavy metal transformation in livestock manure (co-)pyrolysis: pathways toward safe biochar and sustainable agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Livestock manure is enriched with heavy metals such as copper, zinc, and cadmium due to feed additives and intensive farming practices. Inadequate management can lead to soil accumulation, nutrient cycle disruption, and ecosystem risks. Pyrolysis, as a versatile thermochemical process, simultaneously enables pollutant control, energy recovery, nutrient recycling, and heavy metal stabilization. This review integrates mechanistic insights with sustainability-oriented evaluation, linking thermochemical transformations to agricultural applications and policy frameworks. We examine thermal-induced changes in heavy metal speciation and mobility, highlighting stabilization through encapsulation, complexation, and mineralization, while also critically assessing sequential extraction methods. The synergistic effects of co-pyrolysis and mineral additives are further discussed. By bridging molecular-scale mechanisms with sustainable resource management, this work provides a cross-disciplinary perspective to guide safe biochar reuse, integrated manure management, and broader sustainability goals. • Heavy metal transformation pathways during manure pyrolysis are systematically reviewed. • Speciation dynamics determine ecological risk and stabilization mechanisms. • Sequential extraction methods for manure-derived biochar are critically assessed. • Co-pyrolysis and additives enhance metal immobilization and reduce leaching.
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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 ».