An Empirical Study on Improving Quality of Coal-Mining Refuse for Re-Vegetation Using Amendments
Notice bibliographique
Résumé
Re-vegetation on closed mining-sites for carbon sequestration and/or bio-energy production is one of the strategies of addressing the world-wide issues of energy crisis and global warming. However, mine soils including coal-mining refuse usually have poor quality and are unfavorable to plant growth. Thus, the major objective of this study was to improve quality of coal-mining refuse under laboratory conditions using zeolite, flue gas desulfurization gypsum (FGD), flyash, and biosolids at 10% (w/w) rate. Chemical analysis did not indicate any significantly high concentrations of toxins in the solid or the solution phase, suggesting that soil acidity was the principal chemical constraint hindering re-vegetation. In this context, FGD was the best among the tested materials for increasing soil pH and improving lettuce (Lactuca sativa) seed germination, while application of biosolids significantly enhanced soil aggregate stability. Specifically, laboratory tests showed that application of FGD increased pH of the acidic coal refuse samples from initial 3.80-4.66 to 5.70-6.60 and enhanced the growth of germinated lettuce seedlings in mine soil solution from 2.9-4.4 cm to 5.9-8.6 cm. The biosolids amendment increased the geometric mean diameter of the mine soil aggregates from the antecedent 0.93-0.99 mm to 1.13-1.25 mm. However, use of zeolite and fly-ash did not significantly improve the soil quality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».