Prediction and Potential Treatment of Underground Contaminated Water Based on Monitoring of pH and Salinity in a Coal Mine Waste Heap, Southern Poland
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a potential treatment method for contaminated groundwater from a waste heap in southern Poland. The method is based on the continuous monitoring of two parameters: pH and electrical conductivity (EC). Four years of historical monitoring data (2007–2010) were modeled using a Visual MODFLOW based numerical model of groundwater flow and migration of pollutants for low and high precipitation periods. Mapping the natural conditions in the numerical model allowed for the direction of contaminant migration in the aquifer to be identified. Groundwater treatment via injection of a nano zerovalent iron (nZVI) suspension into the aquifer was then designed; the target contaminant was Zn(II) because of its high concentrations and relatively high toxicity. Online monitoring for mining waste heaps is proposed to record sudden outflows of contaminants into the groundwater related to climate change and to take remedial action via nZVI injection. EC is the variable to be introduced into the contaminant migration model, which allows to determine the nZVI injection locations. As a result, the aquatic environment would be effectively and economically protected. The optimal use of nZVI, without intensively interfering with the environment, is ensured. This method is a convenient tool when making decisions to treat mining-impacted groundwater.
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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) | 0,000 | 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 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 ».