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Record W7161948326 · doi:10.82308/12491

Recovering and estimating sources of waste phosphorus for reuse

2025· dissertation· en· W7161948326 on OpenAlexaboutno aff
Tian Zhao

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicPhosphorus and nutrient management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhosphate fertilizerPhosphatePhosphorusAnimal waste

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le fumier animal est l'un des engrais agricoles les plus efficaces de l'histoire, car il est riche en nutriments. Cependant, de multiples facteurs provoquent le ruissellement des nutriments provenant des épandages de fumier. Un excès de P soluble provenant du fumier peut s'écouler dans les eaux naturelles et provoquer l'eutrophisation. Pour éviter cela, la réglementation québécoise limite la densité d'épandage du fumier, ce qui entraîne une production excessive de fumier dans certaines régions.Ce projet vise à transformer le phosphate soluble du fumier en un phosphate de calcium moins soluble, réduisant ainsi le risque de ruissellement du P lors de l'épandage du fumier. La phase cimentaire du béton recyclé contient de la chaux hydraulique, une source de calcium et d'alcalinité. De la poudre de ciment recyclé broyée, séparée du béton recyclé, a été mélangée dans différents rapports avec du lisier dilué. Les résultats préliminaires ont montré une réduction significative de la concentration de phosphate soluble avec le traitement utilisant les déchets de ciment. Le P soluble dans un mélange de fumier, d'eau et de déchet de ciment a probablement formé des solides de phosphate de calcium.Le mélange optimisé de béton provenant de déchets et de fumier présentait une concentration initiale de phosphate extractible Mehlich-3 inférieure à celle du fumier séché non traité et des valeurs inférieures à la concentration équivalente d'engrais P synthétique après un essai en serre de 8 semaines avec le blé de printemps. L'absorption de P par les extrémités des feuilles n'était pas significativement différente entre les mélanges de fumier et de déchets de béton, avec 30 ppm de phosphore total ou 15 ppm d'engrais P synthétique. Le mélange de fumier et de déchets de béton peut réduire le risque de ruissellement de P tout en ne diminuant pas le potentiel de l'engrais P.Afin d'explorer d’avantage les possibilités de récupération du phosphore à partir du fumier, le traitement thermique des déchets de béton a été évalué pour convertir le carbonate de calcium en oxyde de calcium. Ce traitement thermique du béton a amélioré la dissolution des ions calcium et l'efficacité de la réduction de la concentration de phosphate lorsqu'il est mélangé à une solution simple riche en phosphate. Le pourcentage optimal de calcination des déchets de béton de se situe entre 12 et 19 %.Une autre amélioration a été proposée pour le prétraitement du fumier : le traitement du fumier par oxydation au persulfate a augmenté la dissolution du phosphate et amélioré l'efficacité de la déshydratation du fumier. Les radicaux sulfates générés in situ par l'activation thermique du persulfate d'ammonium ont oxydé les polymères extracellulaires du fumier, ce qui a augmenté l'efficacité de la séparation solide-liquide et la dissolution des espèces de phosphates insolubles. Avec 100 minutes de traitement avec persulfate d'ammonium à 80 ℃, la concentration de phosphate soluble inorganique dans le lisier de fumier a augmenté d'environ 2 fois par rapport aux échantillons non traités.En plus des travaux expérimentaux explorant la réutilisation du P, les magnitudes des rejets sous forme P dans les stations de traitement des eaux usées municipales et des déchets organiques au Québec ont été estimées à l'aide de bases de données publiques afin d'identifier les magnitudes d'autres flux de déchets sous forme P pour une récupération et une réutilisation potentielles

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: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.008
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.225 · 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 designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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