A Laboratory Study of the Treatability of Synthetic Stormwater Under Varying Conditions Using Electric Arc Furnace Steel Slag
Notice bibliographique
Résumé
The investigation of electric arc furnace (EAF) steel slag as a viable add-on technology to existing stormwater systems for the removal of dissolved phosphorus (P) was extended to explore the effects of varying environmental and treatment system conditions. Parameters such as stormwater composition, P concentration, metal concentration, pH, temperature, slag mass and slag particle size were varied. Observations relating to the method of P removal via EAF slag were also carefully considered to explain removal mechanisms involved. Results demonstrated that, although physisorption contributed to P reduction, it was not the key P removal mechanism. Instead, precipitation was observed to be a key removal pathway as evidenced by the correlation between the loss of iron (Fe) from slag and the amount of P removed from solution. The reduced removal of P by slag in a copper-dominant stormwater solution was attributed to the formation of a stable complex formed by the interaction of copper with the slag via the ion-exchange surface model. The stability of this complex inhibits the loss of Fe from the EAF slag and, consequently, P removal by means of precipitation. In terms of the effect of changing environmental and treatment system conditions on the P removal process, stormwater composition, P concentration, metal concentration, pH, temperature, slag mass and slag particle size were found to significantly influence the effectiveness of EAF slag in removing P from a given stormwater system. It was also established that a number of combinations of these factors influence P uptake differently.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».