A Counter-Current Acid Leaching Process for the Remediation of Contaminated Soils from a Small-Arms Shooting Range
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was to use a counter-current leaching process (CCLP) with leachate treatment to develop a remediation process for contaminated soils at a small-arms shooting range (SASR). The soil contaminant concentrations were 245 mg Cu kg−1, 3,368 mg Pb kg−1, 73 mg Sb kg−1, and 177 mg Zn kg−1. The CCLP includes three acid leaching steps (1M H2SO4 + 4M NaCl, t = 1 h, T = 20°C, soil suspension = 100 g L−1), followed by one water rinsing step (1 h). Seven counter-current remediation cycles were completed, and the average resulting metal removals were 93.2 ± 3.5% of Cu, 91.5 ± 5.7% of Pb, 82.2 ± 10.9% of Sb, and 30.0 ± 11.4% of Zn. The metal leaching performances decreased with the number of completed cycles. Soil treated with the CCLP with leachate treatment process met the USEPA threshold criteria of 5 mg Pb L−1 in the TCLP leachate. The CCLP allows a decrease of the water use by 32.9 m3 t−1 and the chemicals’ consumption by approximately 2,650 kg H2SO4, 6,014 kg NaCl, and 1,150 kg NaOH per ton of treated soil, in comparison to standard leaching processes. This corresponds to 78%, 69%, 83%, and 67% of reduction, respectively.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».