Study on Removal of Iron and Manganese from Mine Water by Method of Medicament
Notice bibliographique
Résumé
Use single and coexistence of simulated mine water contains Fe2+ and Mn2+ as processing object, the new NWMO medicament on Fe2+ and Mn2+’s removal efficiency, NWMO dosage, pH, reaction time and temperature on NWMO’s removal efficiency were investigated. When treated mine water only contains Fe2+, the appropriate conditions of the factors are that NWMO dosage/Fe2+ content=19:1, pH=5, room temperature, the reaction time is 10min, and the removal rate of Fe2+ is more than 80%; When treated mine water only contains Mn2+, the appropriate conditions of the factors are that NWMO dosage/Mn2+ content=22:1, pH=6, 35°C, the reaction time is 10min, the removal rate of Mn2+ is more than 60%; When the processing of Fe2+ and Mn2+ coexistence of mine water, the appropriate conditions of the factors are that NWMO dosage/Fe2+content=19:1, Fe2+ content/Mn2+ content=5:1, pH=6, 35°C, the reaction time is 10min, the removal rate of Fe2+ can be as high as 100%, and the highest Mn2+ removal rate can amount to 75%. In view of the current mine water quality characteristics that contains Fe2+ and Mn2+, the NWMO medicament is very suitable, and can achieve quick and efficient removal of iron and manganese.
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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) | 0,001 | 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 ».