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Enregistrement W1982565300 · doi:10.1080/09593330.2012.660648

Counter-current acid leaching process for copper azole treated wood waste

2012· article· en· W1982565300 sur OpenAlexafffund
Amélie Janin, Pauline Riche, Jean‐François Blais, Guy Mercier, Paul D. Cooper, Paul Morris

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensFPInnovationsInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFPInnovations
Mots-clésLeaching (pedology)CopperLeachatePulp and paper industryEffluentSlurryAnodeChemistryCopper extraction techniquesWaste managementMetallurgyEnvironmental scienceEnvironmental chemistryMaterials scienceEnvironmental engineeringElectrodeSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the performance of a counter-current leaching process (CCLP) for copper extraction from copper azole treated wood waste for recycling of wood and copper. The leaching process uses three acid leaching steps with 0.1 M H2SO4 at 75degrees C and 15% slurry density followed by three rinses with water. Copper is recovered from the leachate using electrodeposition at 5 amperes (A) for 75 min. Ten counter-current remediation cycles were completed achieving > or = 94% copper extraction from the wood during the 10 cycles; 80-90% of the copper was recovered from the extract solution by electrodeposition. The counter-current leaching process reduced acid consumption by 86% and effluent discharge volume was 12 times lower compared with the same process without use of counter-current leaching. However, the reuse of leachates from one leaching step to another released dissolved organic carbon and caused its build-up in the early cycles.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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