Iron removal in highly contaminated acid mine drainage using passive biochemical reactors
Notice bibliographique
Résumé
Passive biochemical reactors (PBRs) are a viable alternative to neutralization plants for the treatment of acid mine drainage (AMD) because they require lower investment costs and use residual materials. However, high iron (Fe) concentrations (≥0.5 g/L) in AMD are challenging for their long-term efficiency. Sorption and precipitation are the main Fe removal mechanisms, but the relative importance of each is mostly unknown. In this study, locally available natural materials (organic and inorganic) were characterized and tested for their performance in Fe removal from highly contaminated AMD (pH 3.5, 4 g/L of Fe, and 9 g/L of sulfate). Iron retention capacity of the materials was then evaluated and the efficiency of eight mixtures of materials was compared through 40-day laboratory batch tests. All batch-type PBRs increased the pH up to 6.5 and decreased dissolved metals concentrations, including Fe, up to 99%. Results showed that organic residual materials (manures, municipal wastewater sludge, and compost) were the best substrates for Fe removal.These findings allowed for the selection of three reactive mixtures with distinct characteristics (mixture #1 - 30% organic wastes; mixture #4 - 50% calcite; and mixture #7 - 50% sand) to be further evaluated in column type PBRs.
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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 | 0,001 | 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 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 ».