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Enregistrement W2531321422 · doi:10.5539/jas.v8n11p179

Dust Reduction in Bauxite Waste: Role of Gypsum, Carbonation, and Microbial Decomposition

2016· article· en· W2531321422 sur OpenAlexvenueno aff
Mark Anglin Harris

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBauxite Residue and Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationGypsumChemistryEnvironmental chemistryBauxiteSoil waterMineralogyAnimal scienceEnvironmental scienceMetallurgyMaterials scienceSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Producing alumina by the Bayer Process creates fine air borne red dust which devalues property and causes irritation to the human respiratory system. Aggregation of such inorganic particles was proposed as a dust-inhibiting corrective. Resistance to breakdown under simulated rain suggests a lower number of dust-size particles after rain. Samples of red mud waste (1) treated 10 years before the study at the 0-15 cm depth zone with 40 t ha<sup>-1</sup> of gypsum (2) from the subjacent 15-30 cm zone, were collected, crushed and passed through a 0.5 mm diameter sieve. Leaves from <em>Acacia senensis</em> (a legume) were finely chopped to < 1 mm and thoroughly mixed with the sieved bauxite waste at 25- and 50%, and the samples incubated for 6 weeks at ambient room temperatures, at 60% soil water-holding capacity. To determine the fraction of potential dust, the treated samples were submerged in de-ionized water for several days until there was no change in discoloration (due to clay dislocation) of the water. The samples were removed from the water and the water evaporated and the residues dried and weighed. In total, the dust-reducing capabilities of the treatments in descending order of proficiency were: 50% phytogenic > 25% phytogenic > 0-15 cm soil depth non-phytogenic > 15-30 cm-depth non-phytogenic. The 50% phytogenic-treatment reduced potential particles of fugitive dust by 70% over the untreated controls and 95% over the crushed-only (subjacent red mud; no organics added) samples. All in all, phyto-organics increased average particle size to > 100 µm by flocculation, thereby creating stable agglomerates which resisted disintegration and breakdown under simulated rain. Reducing the concentration of < 75 μm particles in the air will decrease morbidity due to respiratory illnesses in surrounding populations, harmful effects on vegetation, and the defacement of buildings. This treatment promises the use of gypsum + phyto-organics for reducing the emanation of surface dust from red mud waste sites onto surrounding areas.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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