Valorizing Biowaste for Wastewater Treatment: Dewatering Sludges Using Specified Risk Material-Based Flocculants for Industrial Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sludges, particularly clay-enriched fluid tailings, are major waste streams disposed from mining and mineral processing industries. To improve the separation of sludges into water and stackable solids, a novel flocculant was developed in this study using peptides from specified risk materials (SRMs), a proteinaceous waste from animal rendering industries; the synthesis was accomplished with polyamidoamine epichlorohydrin (PAE) in a one-pot aqueous reaction. Settling tests using standard kaolinite suspensions showed that compared to a petrochemical-based flocculant (hydrolyzed polyacrylamide, HPAM) widely used in the current mining industry, the SRM-based flocculant achieved a similar settling rate but a more complete ultimate dewatering (sediment volume reduced by 47.5%). Unlike HPAM, the performance of the novel flocculant did not require gypsum, a common industrial processing aid that could be detrimental to downstream processing. Interfacial and particle size analyses revealed that the peptide–PAE materials adsorbed at kaolinite surfaces through electrostatic interactions, reduced the fine solids’ net surface charge (ζ from −40 to −15 mV), and facilitated rapid aggregations of these highly suspended solids. Overall, this proof-of-concept study demonstrates the great potential of using a waste protein-based flocculant to address intractable waste sludge challenges for industrial sustainability as well as reduced environmental footprints.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».