Iron removal in highly contaminated acid mine drainage using passive biochemical reactors
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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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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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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 découle