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Record W4389125817 · doi:10.18066/inic0994.23

TRATAMENTO DE EFLUENTES LÍQUIDOS RICOS EM FOSFATO: UMA REVISÃO DAS TÉCNICAS EMPREGADAS

2023· article· pt· W4389125817 on OpenAlexaff
Raphael Prucoli Rody Wigand, Damaris Guimarães

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicPhosphorus and nutrient management
Canadian institutionsNortel (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhosphateChemistry

Abstract

fetched live from OpenAlex

ResumoO fósforo é um elemento químico indispensável a vida, porém o seu excesso pode se tornar fator causador de eutrofização em ambientes aquáticos, trazendo problemas ambientais e podendo até mesmo afetar a saúde humana.Nesse contexto, o CONAMA estabele o limite máximo de 1 mg/L P em águas doces, o que limita a emissão de efluentes ricos em fosfatos.Assim, surge a necessidade de tratamento de águas residuais com altos teores desse componte.Dentro deste contexto, este artigo apresenta um revisão bibliográfica acerca das principais técnicas empregadas no tratamento de efluentes líquidos ricos em fosfato, abordando técnicas químicas, físico-químicas e biológicas, discorrendo de forma crítica as vantagens e os problemas na implementação dessas tecnologias.Palavras-chave: Fosfato/fósforo.Tratamento de efluente.Recuperação de nutrientes.Área do Conhecimento: Engenharia Química. IntroduçãoO fosforo (P) é um composto químico vital para os seres vivos, além de um recurso essencial e esgotável (JAMA-RODZEŃSKA et al., 2021).Por ser um elemento altamente reativo, não é encontrado em sua forma livre na Terra.Em vez disso, é encontrado predominantemente como fosfato, existindo em algumas formas orgânicas e inorgânicas na natureza (CARRILLO et al., 2020).Com aumento da necessidade da produção agrícola, o P tornou-se extremamente relevante para a humanidade.Aproximadamente, 95% de sua extração na natureza é utilizado como fertilizante nas atividades agrícolas.Além disso, o fósforo também é encontrado em corpos d'água devido ao escoamento proveniente de fertilizantes agrícolas e águas residuais domésticas e industriais não tratadas (BHAT et al., 2017).O lançamento de efluentes de águas residuais com altos níveis de fosfato em corpos de água doce estimula o crescimento de algas, levando à eutrofização e ao esgotamento do oxigênio nos ecossistemas aquáticos (GRELA; ŁACH; MIKUŁA, 2020;ELTAWEIL et al., 2022).Tal fenômeno pode levar à morte e ao esgotamento das formas de vida e biomas aquáticos, além de estar associado a problemas de saúde coletiva e aumento nos gastos com tratamento de água potável (PENN et al., 2016;LE MOAL et al., 2019;LIN et al., 2021;ZHANG et al., 2021).Dessa forma, tomando como base o crescente aumento na geração de efluentes líquidos e as altas concentrações de fosfato encontradas nestes, os órgãos regulamentadores impoem restrições ao teor máximo de fosfato em meio aquoso permissível em ecossistemas de água doce para controlar a eutrofização (WU et al., 2019).No Brasil, a Resolução CONAMA nº 357, de 17 de março de 2005, estabelece limites e condições para o lançamento de efluentes, estabelece os limites de fósforo total para águas doces, variando de 0,020 mg/L para águas paradas ou com baixa circulação, 0,025 mg/L para águas com fluxo intermediário, a 0,1 mg/L para águas com alto fluxo (CONAMA, 2005).Na evidente demanda da necessidade do tratamento de efluente ricos em fosfato, o presente trabalho busca, a partir de uma revisão da literatura, elucidar as principais técnicas envolvidas no processo, abordando as vantagens e limitações de cada uma das tecnologias. MetodologiaFoi realizada uma busca organizada em artigos de revisão por pares para identificar a literatura científica sobre técnicas de remoção de fosfato aquoso.Os bancos de dados acadêmicos usados

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.008

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.294
Teacher spread0.272 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractno

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