Enhanced Electrokinetic Remediation of Mercury-Contaminated Tailing Dam Sediments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluates the use of different extracting solutions at the cathode during electrokinetic remediation to optimize the removal of mercury from gold mine tailing dam sediments in Iran. The total mercury concentration of the soil was 210 mg/kg and the duration of this experiment was 4 weeks. Experiments were conducted on the mine tailing recovered sediments with two voltage gradients (1.0 VDC/cm and 1.5 VDC/cm) to assess the effect of the voltage gradient when employing 0.1M Na-EDTA, 0.1M, and 0.4M KI solutions and distilled water. The test conducted on the soil showed that when the 0.1M and 0.4M KI concentrations were employed with a voltage gradient of 1.0 VDC/cm, approximately 50 % and 70 %, respectively, of the mercury was removed from the sediment. Also, it is understood that when the 0.1M and 0.4M KI concentrations were used with a voltage gradient of 1.5 VDC/cm, 65 % and 56 %, respectively, of the mercury was removed from the contaminated soil. The tests showed that mercury removal from sediment was less with distilled water and Na-EDTA as the extracting agents. The results also indicated that electrokinetic remediation for the concentration of 0.4M KI and with a voltage gradient of 1.0 VDC/cm was optimal for the approximately 70 % removal of the initial contamination. The reason for the remaining mercury in the sediment could be the presence of CaO, other metals, and organic compounds.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».