Biosulfides Precipitation in Weathered Tailings Amended with Food Waste-based Compost and Zeolite
Notice bibliographique
Résumé
Tailings are mine wastes in the form of slurries stacked in mine sites abandoned after the exhaustion of ores. There are approximately 5000 abandoned mine sites in Korea, and tailings have become a serious environmental problem. Long-term environmental exposure of tailings can cause release of acidic and high concentrations of sulfate- and metal-contaminated water (acid mine drainage, AMD). Organic and/or inorganic amendments have been studied for AMD prevention and passive in situ treatment of pore water. This study tests locally available food waste-based compost as a viable amendment, in addition to the need for sustainable ways to dispose of compost, in response to a new environmental law. To examine the feasibility, three bioreactors were constructed, filled with mixtures of tailings, food waste-based compost, and zeolite. During the 4-wk experimental period, feeding water ormedium were poured in one reactor. The leachates were investigated in terms of chemistry and microbiology. Compared with the unamended reactor, the leachate from two mixture-filled reactors showed increased pH, formation of sulfate reduction conditions, and highly efficient metal removal. Black-colored precipitates observed at the end of the experiment suggested the formation of metal biosulfides, following the activity of sulfate reduction mediated by sulfate-reducing bacteria (SRB). Mineralogical analysis of these precipitates confirmed the presence of biosulfides, mainly of Fe and Pb. Moreover, microbial and molecular biological analyses revealed that several species of heterotrophic bacteria (SRB and iron-reducing bacteria) were present in the solids recovered from the bioreactors. Microbial consortium, such as SRB species (), and cellulosic-degrader ( sp.) were identified. This study provides promising results on the application potential of food waste-based compost for prevention of AMD generation and passive in situ treatment of pore water in weathered tailings in Korea and elsewhere.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».