Removal of Some Heavy Metals from Incinerator Bottom Ash Using Coconut (Cocos Nucifera) Husk
Notice bibliographique
Résumé
There has been a great limitation to the use of incinerator bottom ash (IBA) residue in the construction and manufacturing industries due to the high contents of heavy metals, which poses great threat to the environment and human health. This study was carried out to evaluate the efficiency of heavy metals (Fe, Zn, Cd and Pb) removal from domestic IBA filtrate using a biological material coconut (Cocos nucifera) husk as adsorbent and to remove the metals from the ash residue using the toxicity characteristic leaching procedure (TCLP). The mean percentage removal of the heavy metals for the incinerator bottom ash (IBA) filtrate varied from 75.84 - 99.42% for the two ash types. Similarly, the percentage removal of metals from the ash residues was between 92.34 and 99.97%. The data from this study showed that after the treatment, the heavy metals in the ash filtrate and residue were significantly reduced. Thus, it would be feasible to use the IBA residue as a partial replacement of cement in the construction and manufacturing industries for making monolithic blocks, interlocking bricks, concretes and road construction materials. This would help improve and provide good and effective waste management practice that would reduce the huge volume of ash residue from incineration combustion processes.
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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 | 0,000 | 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 ».