Passive Treatment of Acid Mine Drainage in Bioreactors using Sulfate‐Reducing Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Acid mine drainage (AMD), characterized by low pH and high concentrations of sulfate and heavy metals, is an important and widespread environmental problem related to the mining industry. Sulfate-reducing passive bioreactors have received much attention lately as promising biotechnologies for AMD treatment. They offer advantages such as high metal removal at low pH, stable sludge, very low operation costs, and minimal energy consumption. Sulfide precipitation is the desired mechanism of contaminant removal; however, many mechanisms including adsorption and precipitation of metal carbonates and hydroxides occur in passive bioreactors. The efficiency of sulfate-reducing passive bioreactors is sometimes limited because they rely on the activity of an anaerobic microflora [including sulfate-reducing bacteria (SRB)] which is controlled primarily by the reactive mixture composition. The most important mixture component is the organic carbon source. The performance of field bioreactors can also be limited by AMD load and metal toxicity. Several studies conducted to find the best mixture of natural organic substrates for SRB are reviewed. Moreover, critical parameters for design and long-term operation are discussed. Additional work needs to be done to properly assess the long-term efficiency of reactive mixtures and the metal removal mechanisms. Furthermore, metal speciation and ecotoxicological assessment of treated effluent from on-site passive bioreactors have yet to be performed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».