Removal of Ni and Zn in contaminated neutral drainage by raw and modified wood ash
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, wood ash was modified by alkaline fusion, prior to hydrothermal synthesis, for potential application in the treatment of mine drainage impacted water. With this objective, two types of wood ash (both raw and modified) were evaluated for the treatment of Ni and Zn in contaminated neutral drainage (CND). Batch adsorption experiments were initially conducted on synthetic CND, and then on two real CND, sampled on two active mine sites, contaminated by either Ni (3.7 mg/L) or Zn (9.1 mg/L). Leaching of Zn was observed during the kinetic tests for the raw wood ash, whereas its modification suppressed the leaching. The cation exchange capacity acquired by modification of the two samples of wood ash exceeded 300 meq/100 g (which is two to fourfold higher than those of the raw ash), while sorption capacity for Ni and Zn tripled relative to the raw material. The Langmuir model best described the sorption process for all materials, while potential mechanisms of metal removal include adsorption, precipitation and ion exchange, following pseudo second-order kinetics. Results also showed that within 2 h of contact of mine effluents with one modified wood ash, Ni and Zn concentrations decreased below the maximum authorized monthly mean concentration allowed by the Canadian law (0.5 mg/L), whereas the other modified wood ash allowed reaching the regulatory conformity after 2 h for Ni but 7 days for Zn (although 93% removed after 2 h). Nonetheless, the pH was raised (10.9-11.8) above the legally allowed limits (6-9.5). Based on these findings, modified wood ash could be considered as a promising option for the treatment of Ni and Zn in CND, but the pH correction of final effluent might be necessary.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».