INVESTIGATION OF ORGANIC, INORGANIC AND SYNTHETIC ADSORBENTS FOR THE PRETREATMENT OF LANDFILL LEACHATE
Notice bibliographique
Résumé
An investigation into the use of organic, inorganic and synthetic adsorbents for the pretreatment of landfill leachate, generated by the City of Ottawa Trail Road Landfill, was carried out. The purpose of this project was to reduce the concentration of contaminants in order to meet the local Sewer Use By-Laws, prior to transporting the leachate from the generating site to the local municipal sewage treatment plant, and thereby reducing the disposal fees. Peat moss, compost, clinoptilolite, basalt and two types of activated carbon (DSR-A and F400) were investigated to determine the adsorption capacity for contaminants from leachate. Kinetic studies were also performed. The results based on batch adsorption isotherms show that peat moss has the highest adsorption capacity for boron (B) and barium (Ba), compared with the other adsorbents. Also peat moss has good removals of Total Kjeldahl Nitrogen (TKN), Total Organic Carbon (TOC), and benzene, toluene, ethylbenzene and xylene (BTEX), but these are lower than the removals obtained with activated carbon. Because of its relatively low cost and higher adsorption of B and Ba, peat moss was selected as the filter media for the column studies. The treated leachate was tested for B, Ba, TKN, carbonaceous biological oxygen demand (CBOD5) and hydrogen sulfide (H2S). The breakthrough curves for B and Ba showed the effectiveness of peat moss in removing these contaminants.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».