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Enregistrement W2041822279 · doi:10.1080/09593330802422738

Removal of sulphates acidity and iron from acid mine drainage in a bench scale biochemical treatment system

2009· article· en· W2041822279 sur OpenAlexaff
D. Prasad, J.G. Henry

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcid mine drainageAlkalinityChemistryDrainageActivated sludgeChemical oxygen demandEnvironmental chemistryWaste managementPulp and paper industryEnvironmental scienceEnvironmental engineeringWastewater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this study was to develop a simple biochemical system to treat acid mine drainage for its safe disposal. Recovery and reuse of the metals removed were not considered. A three-step process for the treatment of acid mine drainage (AMD), proposed earlier, separates sulphate reducing activity from metal precipitation units and from a pH control system. Following our earlier work on the first step (biological reactor), this paper examines the second step (i.e. chemical reactor). The objectives of this study were: (1) to determine the increase in pH and the reduction of iron in the chemical reactor for different proportions of simulated AMD, and (2) to assess the capability of the chemical reactor. A series of experiments was conducted to study the effects of addition of alkaline sulphidogenic liquor (ASL) derived from a batch sulphidogenic biological reactor (operating with activated sludge and a COD/SO4 ratio of 1.6) on the simulated AMD characteristics. At 60-minute contact time, addition of 30% ASL (pH of 7.60-7.76) to the chemical reactor with 70% AMD (pH of 1.65-2.02), increased the pH of the AMD to 6.57 and alkalinity from 0 to 485 mg l(-1) as CaCO3, respectively and precipitated about 97% of the iron present in the simulated AMD. Others have demonstrated that metals in mine drainage can be precipitated by bacterial sulphate reduction. In this study, iron, a common and major component of mine drainage was used as a surrogate for metals in general. The results indicate the feasibility of treating AMD by an engineered sulphidogenic anaerobic reactor followed by a chemical reactor and that our three-step biochemical process has important advantages over other conventional AMD treatment systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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