Nickel and Zinc Removal from Acid Mine Drainage: Roles of Sludge Surface Area and Neutralising Agents
Notice bibliographique
Résumé
During acid mine drainage (AMD) treatment by alkaline reagent neutralisation, Ni and Zn are partially removed via sorption to Fe and Al hydroxide precipitates. This research evaluated the effect of surface area of precipitates, formed by neutralisation of AMD using three alkalinity reagents (NaOH, Ca(OH)2, and CaCO3), on the sorption of Ni and Zn. The BET surface area of the precipitates formed by neutralisation of AMD with NaOH (173.7 m2 g−1) and Ca(OH)2 (168.2 m2 g−1) was an order of magnitude greater than that produced by CaCO3 neutralisation (16.7 m2 g−1). At pH 6.5, the residual Ni concentration was 0.32 and 0.41 mg L−1 for NaOH and Ca(OH)2 neutralised AMD, respectively, resulting in up to 60% lower Ni concentrations than achieved by CaCO3 neutralisation which had no effect on Ni removal. The residual Zn concentration was even more dependent on precipitate surface area for NaOH and Ca(OH)2 neutralised AMD (0.33 and 1.02 mg L−1), which was up to 85% lower than the CaCO3 neutralised AMD (2.20 mg L−1). These results suggest that the surface area of precipitated flocs and the selection of neutralising reagent critically affect the sorption of Ni and Zn during AMD neutralisation.
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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 | 0,001 | 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 ».