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Enregistrement W154339682 · doi:10.2175/106143005x73118

Pilot‐Plant Study of Wastewater Sludge Decontamination Using a Ferrous Sulfate Bioleaching Process

2006· article· en· W154339682 sur OpenAlexaff
Guy Mercier, Patrick Drogui, Jean‐François Blais, Myriam Chartier

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésBioleachingFerrousCadmiumChemistryHuman decontaminationSulfateWastewaterZincPulp and paper industryManganeseEnvironmental chemistryWaste managementCopperEnvironmental engineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this research was to investigate the performance of the ferrous sulfate bioleaching (FSBL) process in a pilot plant for decontamination and stabilization of wastewater sludge. Batch and continuous experiments, conducted with two 4-m3 bioreactors using indigenous iron-oxidizing bacteria (20% v/v of inoculum) with addition of 4.0 g ferrous sulfate heptahydrate per liter of sludge initially acidified to pH 4.0, were sufficient for effective heavy metal (cadmium, copper, manganese, zinc, and lead) removal yields. The average metal removal yields during the FSBL process were as follows: cadmium (69 to 75%), copper (68 to 70%), manganese (72 to 73%), zinc (65 to 66%), and lead (16%). The FSBL process was also found to be effective in removing both fecal and total coliforms (abatement > 5 to 6 log units). The nutrients content (nitrogen, phosphorus, and magnesium) were also preserved in decontaminated sludge.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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