Magnetic Seed in Ambient Temperature Ferrite Process Applied to Acid Mine Drainage Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Due to its environmental consequences, acid mine drainage (AMD) has been recognized as a major challenge to the global mining industry. Through the innovative use of magnetic seeds, a versatile ambient temperature ferrite (ATF) process has been developed to treat AMDs containing such nonferrous heavy metal ions as Cu 2+, Zn 2+, Ni 2+, Mn 2+, and Al 3+ . These metal ions proved detrimental to ferrite formation using the existing ATF process, particulary when lime was used as neutralizer. The use of magnetic seeds in the ATF process minimized the interference. The role of the chemical environment in ferrite formation from an AMD with the addition of magnetic seeds was investigated. Compared with the conventional seed processes, controlling the solution chemistry resulted in a reduced amount of seed needed to recover an equal amount of crystalline magnetic precipitates. With a relatively short processing period (less than 2.5 h), up to 100% of the precipitates were magnetically recovered from a simulated AMD. The residual concentrations of major contaminant ions in the treated water were below the corresponding acceptable levels. The XRD pattern showed that the solid products were all of spinel ferrite crystal structure, in contrast to the presence of a substantial amount of noncrystalline phase in the product formed using a conventional seed process.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».