Effects of Operation Parameters on Heavy Metallic Ion Removal from Mine Waste by Natural Zeolite
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the effects of particle size (0.420-1.1410 mm), dosage (40, 80 g/L), influent concentration (total 10 meq/L, 400 mg/L), contact time (5-180, 270, 360 min), set-temperature (20-32 o C), and heat pre-treatment (200, 400, 600 o C) of natural zeolite on the removal efficiency of heavy metallic ions (HMIs); lead (Pb 2+ ), copper (Cu 2+ ), iron (Fe 3+ ), nickel (Ni 2+ ), and zinc (Zn 2+ ).The sorption process is performed in batch mode with a 100 mL aqueous solution, acidified to a pH level of 2 with concentrated nitric (HNO3) acid.For all experimental parameter conditions examined, the removal efficiency order follows: Pb 2+ >>Fe 3+ >Cu 2+ >Zn 2+ >Ni 2+ ; the zeolite mineral exhibits the greatest preference towards the Pb 2+ ion in all parameter trends.Overall, the removal efficiency is increased with decreasing particle size, as well as increasing dosage, contact time, and set-temperature.The operation is influenced by the studied parameters in the order of: influent concentration > heat pre-treatment level > dosage > particle size > contact time > set-temperature.
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 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 | 0,001 |
| 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 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 ».