Comparaison de divers adsorbants naturels pour la récupération du plomb lors de la décontamination de chaux usées d'incinérateur de déchets municipaux
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was to compare the efficiency of different natural adsorbents for lead recovery from basic leachate produced during municipal incinerator used lime decontamination. Shake flasks adsorption tests have shown that cedar barks, pine barks, cocoa shells, and peat moss are efficient and cheap adsorbents for lead removal from this type of leachate. Peanut skins are less efficient than other tested natural materials. The use of a hot-acid treatment (H 2 SO 4 0.75 M) allows to slightly increase lead removal performance of the adsorbents. However, this gain does not justify, from an economical point of view, the utilization of the chemical treatment. Tests done with different cedar and pine bark concentrations (230 g/L) have revealed that heavily lead-contaminated (approximately 130140 mg/L) used lime leachate can be efficiently treated by addition of a small adsorbent concentration (e.g. 2 g/L). Finally, elution tests (HCl 0.5 M) with reuse of adsorbents have demonstrated that some natural materials, like cedar barks and cocoa shells, can be used for many adsorptionelution cycles without loss of lead removal efficiency. Key words: lead, adsorption, used lime, leaching, peat, bark.[Journal translation]
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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 | 0,001 | 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 ».