Development of a new chemical equilibrium and techno-economic model for the treatment of metal-polluted effluents by precipitation techniques
Notice bibliographique
Résumé
Un nouveau programme informatique (PITEM) a été développé pour décider du traitement des effluents de finissage de métal au moyen de techniques de précipitation. Le PITEM intègre un modèle mathématique pour décider de la centrifugabilité des boues et du volume de boues métalliques produit, ainsi qu’un module économique pour l’évaluation des coûts de traitement de l’effluent riche en métaux en utilisant les techniques de précipitation. Ce logiciel intègre également un modèle d’équilibre chimique pour prédire la nature de la phase solide potentielle produite. Le PITEM a été écrit en langage Visual Basic sur une plateforme Excel de Microsoft et a été conçu comme logiciel convivial à des fins industrielles et (ou) académiques. Néanmoins, la base de données du PITEM doit être mise à jour dans le contexte d’une future recherche afin que ces données de sortie soient plus précises et qu’il puisse être utilisé dans plus de domaines. Des essais de précipitation ont été réalisés en laboratoire en utilisant des solutions plurimétalliques et un lixiviat de sol pollué afin de comparer la production de boues humides aux solutionsproduites par le logiciel après séparation mécanique solide–liquide par filtration sous pression. Les résultats de la simulation montrent que les matières solides totales (TS) prédites correspondent à celles mesurées expérimentalement, sauf dans le cas de la précipitation du lixiviat du sol par des sulfures à un pH de 7,5 où les TSprédites (23,1 % p/p) sont légèrement plus élevées (contenue plus faible en eau) que les valeurs expérimentales (18,4 %) en raison de la formation de sulfures colloïdaux. Les coûts de traitement ($/m³) estimés par le logiciel dans les quatre scénarios de traitement du lixiviat du sol par précipitation suivent l’ordre ascendant suivant : carbonates (Na<sub>2</sub>CO<sub>3</sub>) &lt; sulfures (Na<sub>2</sub>S) &lt; phosphates (Na<sub>3</sub>PO<sub>4</sub>) &lt; hydroxydes (NaOH). La neutralisation par calcaire (carbonate) est le traitement le plus rentable du lixiviat du sol en raison des bonnes caractéristiques de centrifugabilité des boues générées (TS = 72,7 %). Le présent travail démontre la faisabilité potentielle et les avantages impliqués dans l’utilisation des modèles de spéciation chimique jumelée à l’outil de prédiction des boues pour fournir une prévision économique dans le domaine du traitement environnemental des eaux. \n \n<h2>Abstract</h2> \nA new computer program (PITEM) for the prediction of metal-finishing effluent treatment by precipitation techniques has been developed. PITEM integrates a mathematical model for the prediction of the sludge dewaterability and the volume of metallic sludge produced, and an economic module for the evaluation of the treatment costs of metal-rich effluent by precipitation techniques. It also integrates a chemical equilibrium model to predict the nature of the potential solid phase expected. PITEM is written with Visual Basic under the Microsoft Excel platform and is designed as easy-to-use software for industrial and (or) academic purposes. Nevertheless, PITEM database must be updated as in the context of future research to give it more accurate output data and a wider field use. Precipitation tests have been conducted in laboratory with multi-metallic solutions and polluted-soil leachate to compare wet sludge production with those predicted by the program after a mechanical solid–liquid separation by a pressure filtration. Simulation results show that predicted total solids (TS) are in agreement with those measured experimentally, except in the case of soil leachate precipitation with sulfide at pH 7.5 where TS predicted (23.1% w/w) is slightly higher (less water content) than the experimental value (18.4%) due to the formation of colloidal sulfur. Treatment costs ($/m³) estimated by the program for the four scenarios of soil leachate treatment by precipitation follow the ascending order: carbonates (Na<sub>2</sub>CO<sub>3</sub>) &lt; sulfides (Na<sub>2</sub>S) &lt; phosphates (Na<sub>3</sub>PO<sub>4</sub>) &lt; hydroxides (NaOH). Limestone (carbonate) neutralization is the most cost-effective soil leachate treatment due to the good dewatering characteristics of the generated sludge (TS = 72.7%). This work demonstrates both the potential feasibility and the benefits involved in the use of chemical speciation models coupled with the sludge predictor tool to provide an economic forecast in the field of environmental water treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».