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Enregistrement W1488776468 · doi:10.2166/wst.2002.0282

Different options for metal recovery after sludge decontamination at the Montreal Urban Community wastewater treatment plant

2002· article· en· W1488776468 sur OpenAlexaffabout
Nathalie Meunier, Jean-François Blais, M. Lounès, R.D. Tyagi, Jean-Louis Sasseville

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosolidsHuman decontaminationIncinerationWaste managementSewage treatmentSewage sludgeEnvironmental sciencePrecipitationFertilizerWastewaterChemistryPulp and paper industryEnvironmental engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The MUG (Montreal Urban Community) treatment plant produces approximately 270 tons of dry sludge daily (270 tds/day) during the physico-chemical treatment of wastewater. Recently, this treatment plant endowed a system of drying and granulation of sludge for valorization as an agricultural fertilizer having a capacity of 70 tds/day (25% of the daily sludge production). However, the metal content (mainly Cu and Cd) of the sludge surpasses the norms for biosolids valorization. In order to solve this problem, a demonstration project, from the lab scale to the industrial pilot plant, was carried out to test the Metix-AC technology for the removal of metals. A strongly metal-loaded filtrate was generated during the sludge decontamination. Tests concerned the study of the metal recovery by total precipitation and selective precipitation, as well as the use of alternative products for the metal precipitation. Other works consisted to simulate the acid filtrate recirculation from the decontaminated sludge (25% of the total volume) in the untreated sludge (75% of the total volume) intended for the incineration. The total precipitation with hydrated limeappearedeffectivefortherecoveryof metals (87% Cd, 96% Cr, 97% Cu, 98% Fe, 71% Ni, 100% Pb, 98% Zn). However, this option entails the production of an important quantity of metallic residue, which should be disposed of expensively as dangerous material. The selective iron precipitation does not appear to bean interesting option because the iron in solution within the leached sludge was principally present in the form of ferrous iron, which cannot be precipitated at pH lower than five. On the other hand, the use of commercial precipitating agents (TMT-15, CP-33Z, CP-NB and CPX) without pH adjustment of filtrate gave good results for the recovery of Cu and, to a lesser degree for the recovery of Pb. However, the efficiency for the other metals' (Cd, Cr, Fe, Ni and Zn) recovery was weaker (< 25%). Finally, the acid filtrate recirculation containing solubilised metals in untreated sludge destined for incineration appears to be the most interesting option. Metals in solution in the acid filtrate, precipitate or adsorb effectively (97% Cd, 97% Cr, 99% Cu, 82% Ni, 100% Pb and 87% Zn) on the solids of the untreated sludge. Moreover, TCLP tests were done on ashes produced during the incineration of sludge mixed with the acid filtrate produced during sludge decontamination. These tests showed that there were no significant differences, as regards the extractability of metals, between such ashes and those produced during the untreated sludge incineration without addition of filtrate. Therefore, it was predictable that this method can respect the current environmental standards required by the different governmental authorities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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