Efficiency of thermally activated eggshells for acid mine drainage treatment in cold climate
Notice bibliographique
Résumé
The selection process for a technology to treat the mine drainage is influenced by its performance, technical feasibility and cost. For the last decades, the mine industry has been searching for green methods to treat the acid mine drainage (AMD). This study evaluated thermally activated eggshells as a potential alternative for AMD treatment in cold climate. It was found that metal removal efficiency depended on the eggshells' calcination temperature and on the solid: liquid ratio. Eggshells calcined at 900 °C and employed in a solid: liquid ratio of 0.3% increased the pH of a mine effluent from 2.5 to 6.9 at 20 °C and to 9.2 at 4 °C, respectively. Heavy metal concentrations were reduced as follows: As <0.0005 mg/L, Cd 0.00022 and 0.00009 mg/L, Cu 0.0061 and 0.0091 mg/L, Co 0.0338 and 0.0016 mg/L, Cr 0.0015 and 0.0022 mg/L, Fe <0.01 mg/L, Ni 0.0291 and 0.0024 mg/L, Mo <0.0005 mg/L, Se 0.0033 and 0.0044 mg/L, and Zn 0.007 and 0.022 mg/L, at 20 °C and 4 °C, respectively. Consequently, the treated mine effluent satisfied both the Quebec and Canadian regulations. Based on these results, thermally activated eggshells could be efficiently employed for the active and passive treatment of AMD in a cold climate.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».