Utilizing biochar from dairy sludge for effective dairy wastewater treatment: a sustainable approach
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the potential of dairy processing sludge (DPS) as a resource for producing biochar to treat dairy wastewater. DPS contains hazardous pollutants such as antibiotics, hormones, pesticides, disinfectants, and microplastics, posing environmental risks. Through pyrolysis at 250°C–350°C, DPS was converted into biochar using an innovative, low-cost, small-scale system called BioCharan, which utilises a modified mustard oil tin for on-site production. The resulting biochar displayed favourable characteristics, including 40.067% carbon, 5.354% hydrogen, and 2.743% nitrogen content, confirmed through Fourier-transform infrared and X-ray diffraction analysis. A filtration system combining this biochar with river sand was developed and tested for its pollutant removal efficiency. The system effectively removed total suspended solids (83.71%), oil and grease (66.82%), chemical oxygen demand (42.86%), biochemical oxygen demand (31.55%), sulphate (30.77%), phosphate (26.67%), nitrate (25%), total Kjeldahl nitrogen (23.53%), total dissolved solids (11.72%), and fluoride (1.72%), while also improving pH from 6.30 to 6.74. Key parameters like porosity and surface area supported the biochar’s strong adsorptive capabilities. This research highlights a sustainable approach by converting sludge waste into an effective treatment medium, offering an eco-friendly solution for both waste disposal and water purification, thus presenting a circular strategy in dairy wastewater management.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».