Optimal Conditions for Treating Acid Mine Drainage using Bentonite-Steel Slag Composites
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».