Distribution Characteristics of Mercury Containing Waste From Manganese and Nickel Production Facilities
Notice bibliographique
Résumé
This study provides an assessment of anthropogenic mercury releases from some of primary manganese and nickel production facilities with mercury mass distribution in South Korea since primary metal production facilities have been regarded as one of the important mercury emission sources in South Korea. Cold vapor atomic absorption spectroscopy (CVAAS) Hg analyzer (RA-915+, Lumex) was used for the analysis of mercury content in each sample. For the sample preparation, solid samples were pretreated according to modified US EPA method 7470A. During the field test, the flue gas was also sampled by Ontario Hydro Method. Data were utilized for the estimation of Hg distribution ratio onto each media (non-ferrous product, waste slag, fly ash, and exhaust gas), and of overall amount of recoverable mercury from the industrial waste generated at manganese and nickel industries. In case of manganese facility, the slag contains a large amount of manganese composition was reused as a raw material of production process. And in case of nickel facility, all amount of fly ash was reused as raw material in the production process. The amount of mercury recoverable from each media including slag, fly ash, and waste refractory in manganese and nickel industries was estimated at the range from 74 to 875 kg with an overall annual amount of 475 kg.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».