Performance of Mixed Organic Substrates during Treatment of Acidic and Moderate Mine Drainage in Column Bioreactors
Notice bibliographique
Résumé
Mushroom compost, wood chips, sawdust, cow manure, and rice straw were characterized and tested in three combinations as prospective substrates during the treatment of acidic (pH 3) and moderate (pH 6) mine drainage in 3.5 L column bioreactors operated for 167 days, at 3 days of hydraulic retention time. Mixtures gave comparable performances in each pH condition with satisfactory efficiencies. After less than a 2-week acclimation period, bacteria became active, as indicated by a pH increase and sulfide production. Dissolved organic carbon (DOC) consumption was higher in acidic condition, whereas sulfate removal mainly occurred in the early reaction period. There were significant differences in the sulfate and DOC results from acidic relative to moderate mine drainage columns. Aluminum was readily removed (nearly 100%) by all the reactors. Iron removal was better for acidic (98–99%) than for moderate (73–85%) mine drainage. Manganese, mostly leached out from substrate materials, prevailed in early reaction times, followed by a steady decrease toward the end. Results demonstrate the potential utility of mixed substrates for enhancing the performances of bioreactors for mine drainage treatment. However, longer lasting times of DOC would characterize the moderate mine drainage condition.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».