Low-Energy Desalination Technologies for Treating Mining Effluents 
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>As our societies evolved and the quality of primary resources deteriorated, water use in process circuits has led to the generation of ever-increasing volumes of contaminated effluents. Despite the efforts for water recycling in process circuits, desalination technologies fail to treat solutions of high salinity, due to their focus on dilute solutions, such as seawater. The lack of energy efficient effluent desalination technologies leaves vast volumes of aqueous residues sitting in tailings ponds. This practice often allows oxygen to dissolve in water and oxidize certain elements, which leads to the generation of acid in a sequence of events known as acid mine drainage. Uncontrolled discharges resulting from such mining wastes have detrimental effects on the nearby water quality and aquatic ecosystems as well as on the health of the people of the local communities. In this work, we report on novel freeze desalination processes that can recover clean water from such industrial effluents in the form of ice at significantly lower energy compared to state-of-the-art desalination processes. Therefore, the developed technologies promise to economically and efficiently reduce the water-consumption related environmental footprint of the processing industry, the risks and liabilities associated with tailings ponds, as well as to secure access to safe clean water for nearby communities.</p>
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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 découle