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Enregistrement W2769802469 · doi:10.15273/ijge.2017.04.014

Optimal Conditions for Treating Acid Mine Drainage using Bentonite-Steel Slag Composites

2017· article· en· W2769802469 sur OpenAlexvenueno aff
Liping Xiao, Bin Wei, Jichi Bai, Zhe Liu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Georesources and Environment · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBentoniteAdsorptionAcid mine drainageMetal ions in aqueous solutionMetalWastewaterNuclear chemistryMaterials scienceSlag (welding)ChemistryMetallurgyEnvironmental engineeringGeologyEnvironmental scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acid mine drainage is characterised by low pH and high concentrations of heavy metal ions, such as Fe 2+ , Mn 2+ , Cu 2+ and Zn 2+ . In this paper, composite particles consisting of bentonite and steel slags are used to dispose acid mine drainage. Bentonite is an mineral material which has an excellent capacity to adsorb heavy metal ions. Steel slags are alkaline, an industrial solid waste commonly used in the treatment of acid mine drainage. The main influencing factors, including adsorbent dosages, shaking rates, concentrations of heavy metal ions, temperature, adsorption time and pH value are examined using a static experiment. The results indicate that the removal efficiency of heavy metal ions improves when increasing the adsorbent dosages and the concentrations of the heavy metal ions, speeding up the shaking rates, raising temperature, extending the adsorption time and increasing pH value. With a consideration of removal efficiencies combining with treatment costs, the optimum reaction conditions for the four types of heavy metal ions are obtained, which are an adsorbent dosage of 21 mg/L, a rotational speed of 120 r/min, temperature 25℃, adsorption time 100 min and initial wastewater pH7. The highest initial concentration of Fe 2+ , Mn 2+ , Cu 2+ and Zn 2+ was 150 mg/L, 100 mg/L, 170 mg/L and 140 mg/L, respectively, and the removal rates was 93.42%, 92.64%, 93.86% and 95.17%, respectively, when the four heavy metal ions existed independently in the simulated mine wastewater. The determination of the particles’ SEM-EDS Microscopic characterization show that the composite particles play a partial role in neutralizing, absorbing and the chemical precipitation. The acidity decreased notably and the heavy metal ions of Fe 2+ , Mn 2+ , Cu 2+ and Zn 2+ were adsorbed and precipitated effectively. The research results can extend the practical engineering application of the composite particles.

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 enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,496

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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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