Heavy Metal Removal and Neutralization of Acid Mine Waste Water ‐ Kinetic Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The influence of the apatite on the efficiency of neutralization and on heavy metal removal of acid mine waste water has been studied. The analysis of the treated waste water samples with apatite has shown an advanced purification, the concentration of the heavy metals after the treatment of the waste water with apatite being 25 to 1000 times less than the Maximum Concentration Limits admitted by European Norms (NTPA 001/2005). In order to establish the macro‐kinetic mechanism in the neutralization process, the activation energy, Ea, and the kinetic parameters, rate coefficient of reaction, k r , and k t were determined from the experimental results obtained in “ceramic ball‐mill” reactor. The obtained values of the activation energy Ea >> 42 kJ mol −1 (e.g. Ea = 115.50 ± 7.50 kJ mol −1 for a conversion of sulphuric acid η H2SO4 = 0.05, Ea = 60.90 ± 9.50 kJ mol −1 for η H2SO4 = 0.10 and Ea = 55.75 ± 10.45 kJ mol ‐1 for η H2SO4 = 0.15) suggest that up to a conversion of H2SO4 equal 0.15 the global process is controlled by the transformation process, adsorption followed by reaction, which means surface‐controlled reactions. At a conversion of sulphuric acid η H2SO4 > 0.15, the obtained values of activation energy Ea < 42 kJ mol ‐1 (e.g. Ea = 37.55 ± 4.05 kJ mol ‐1 for η H2SO4 = 0.2, Ea = 37.54 ± 2.54 kJ mol ‐1 for η H2SO4 = 0.3 and Ea = 37.44 ± 2.90 kJ mol ‐1 for η H2SO4 = 0.4) indicate diffusion‐controlled processes. This means a combined process model, which involves the transfer in the liquid phase followed by the chemical reaction at the surface of the solid. Kinetic parameters as rate coefficient of reaction, kr with values ranging from (5.02 ± 1.62) 10‐4 to (8.00 ± 1.55) 10‐4 (s ‐1 ) and transfer coefficient, kt, ranging from (8.40 ± 0.50) 10‐5 to (10.42 ± 0.65) 10‐5 (m s ‐1 ) were determined.
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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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».