Copper Adsorption with Pb and Cd in Sand-Bentonite Liners Under Various pHs. Part I. Effect on Total Adsorption
Notice bibliographique
Résumé
Municipal solid wastes could be segregated based on their specific heavy metal content and disposing of them in separate landfill cells. Therefore, the objective of the project was to investigate the interaction between copper (Cu) and either lead (Pb) or cadmium (Cd) using equilibrium batch adsorption experiments. A first test consisted of soaking three types of sand-bentonite liner samples (0, 5, and 10% bentonite) with a respective cation exchange capacities (CEC) of 2, 6.4, and 10.8 cmol(+)/kg in one of nine solutions consisting of a combination of three pH levels (3.7, 5.5, and 7.5) and three heavy metal solutions (Cu alone, Cu with Cd, Cu with Pb) each offering a respective heavy metal equivalence of 1, 2, and 2cmol(+)/kg of liner. A second test set consisted in soaking 5% bentonite liner samples in three solutions at a pH of 3.7, with either Cu alone or with Pb or Cd, at 4.8 cmol(+)/kg of liner. For up to 14 days, duplicate samples were sacrificed to determine the supernatant Cu level and pH. The results indicated that under acidic conditions (pH< 6.5), the liner bentonite content, the solution pH and the presence of Pb or Cd significantly influenced Cu adsorption. Lead, and to a lesser extent Cd, competed with Cu for adsorption sites. Under alkaline conditions (pH> 6.5), carbonate and hydroxyl precipitation governed and masked the Pb and Cd competition. Thus, at low pH, limiting the presence of Pb in landfill leachate can improve Cu adsorption.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».