Biosorption of Heavy Metals from Acid Mine Drainages onto Pig Bristles, Poultry Feathers and Crustacean Shells Industrial Biowastes
Notice bibliographique
Résumé
The removal of metals ions from aqueous solutions plays an important role in water pollution control. In this study, a biosorption process for the bioremediation of heavy metal-contaminated acid mine drainages, located in Western Spain, has been developed. The process is based on the physico-chemical properties for the adsorption, ion exchange, and complexation of metal ions by biopolymers keratin and chitin from different industrial biowastes such as pig bristles, poultry feathers and crustacean shells. The selectivity for metals, the first order kinetics and yields of the corresponding biosorption processes of uranium and other metals polluting such acid mine drainages by such biosorbents are described. The biowaste rich in keratin (pig bristles) seems to show a higher biosorption capacity than that of bioresidues rich in chitin (crustacean shells). Moreover, factors such as the lower contamination by metals of acid waters, the lower influent water volume/biosorbent mass ratio, the configuration of the packed-bed reactor and the partial hydrolysis of keratin increase both the capacity and the rate of the process of metal biosorption onto the biosorbent.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».