État du développement technologique en matière d'enlèvement des métaux des effluents industriels
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude trace un profil des diverses technologies utilisées et en développement pour la séparation et/ou la récupération des métaux dans les effluents industriels. Les principes de fonctionnement de ces technologies sont abordés, ainsi que leurs avantages et limites d'utilisation. Les procédés d'enlèvement et de récupération des métaux comprennent les techniques de précipitation (formation d'hydroxydes, de carbonates, de sulfures, etc.) et coprécipitation (sels de fer et d'aluminium, etc.), d'adsorption (sable, cellulose, charbon activé, pyrite, ciment, lignite, mousse de tourbe, sciure de bois, etc.) et de biosorption (bactéries, levures, moisissures, algues marines et d'eaux douces), d'électrodéposition et d'électrocoagulation, de cémentation, de séparation par membranes (osmose inverse et électrodialyse), d'extraction par solvant (acides carboxyliques, amines aliphatiques ou aromatiques, acides aminés, composés phénoliques, phosphates alkyl, etc.), et d'échange d'ions (résines naturelles et synthétiques). La précipitation ou la coprécipitation représentent les procédés les plus largement utilisés et étudiés pour l'enlèvement des métaux des effluents industriels, suivis des techniques d'adsorption. Les procédés plus sophistiqués tels que l'électrodéposition, l'extraction par solvant, la séparation par membranes et l'échange d'ions, bien que largement utilisés dans les procédés métallurgiques, sont relativement peu employés et examinés pour le traitement des effluents industriels. La biosorption a fait l'objet de plusieurs travaux de recherche au cours des dernières années et représente une option intéressante pour le traitement de divers types d'effluents contenant de faibles concentrations en métaux. Finalement, le recyclage et la gestion optimale des effluents constitue une avenue de plus en plus suivie par les industries soucieuses de satisfaire aux nouvelles réglementations et législations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».