Biogeochemical Characterization of Metal Behavior from Novel Mussel Shell Bioreactor Sludge Residues
Notice bibliographique
Résumé
Acid mine drainage (AMD) remediation commonly produces byproducts which must be stored or utilized to reduce the risk of further contamination. A mussel shell bioreactor has been implemented at a coal mine in New Zealand, which is an effective remediation option, although an accumulated sludge layer decreased efficiency which was then removed and requires storage. To understand associated risks related to storage or use of the AMD sludge material, a laboratory mesocosm study investigated the physio-chemical and biological influence in two conditions: anoxic storage (burial deep within a waste rock dump) or exposure to oxic environments (use of sludge on the surface of the mine). Solid phase characterization by Scanning Electron Microscopy (SEM) and selective extraction was completed to compare two environmental conditions (oxic and anoxic) under biologically active and abiotic systems (achieved by gamma irradiation). Changes in microbial community structure were monitored using 16s rDNA amplification and next-generation sequencing. The results indicate that microbes in an oxic environment increase the formation of oxyhydroxides and acidic conditions increase metal mobility. In an oxic and circumneutral environment, the AMD sludge may be repurposed to act as an oxygen barrier for mine tailings or soil amendment. Anoxic conditions would likely promote the biomineralization of sulfide minerals in the AMD sludge by sulfate reducing bacteria (SRB), which were abundant in the system. The anoxic conditions reduced the risk of trace metals (Zn) associated with oxides, but increased Fe associated with organic material. In summary, fewer risks are associated with anoxic burial but repurposing in an oxic condition may be appropriate under favorable conditions.
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 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) | 0,002 | 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 ».