Passive biological treatment of acid mine drainage: challenges of the 21st century
Notice bibliographique
Résumé
Acid mine drainage (AMD), characterized by a low pH and high concentrations of sulphates and heavy metals, is a disquieting problem for the Canadian mineral industry and other industries elsewhere in the world. Traditional active systems, including lime neutralization, become costly in time or inapplicable in remote regions. Research has recently focussed on passive biological systems that have certain advantages such as low installation, operation and maintenance costs. The three groups of promising passive biotechnologies are wetlands, bioreactors, and permeable reactive walls. Their efficiency is sometimes limited as it depends on the activity of the sulphatereducing bacteria (SRB), which is in turn mainly controlled by the composition of the reactive mixture. The essential component of the reactive mixture is organic matter, which must be inexpensive, relatively biodegradable and available in the long term. The components of the reactive mixture must also allow for adequate flow within the system. Performance of the passive biological reactors is also related to the initial AMD load and the toxicity of the metals present. Several reactive mixtures were tested to find sources of organic matter that are both reactive and available in the long term. However, speciation of metals in effluents and in the reactive mixture and the toxicity of the treated effluents still need to be studied. Many challenges thus remain for a better prediction of the passive biological system efficiency.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».