Hybrid Process for Heavy Metal Removal from Wastewater Sludge
Notice bibliographique
Résumé
Bioleaching processes have been demonstrated to be effective technologies in removing heavy metals from wastewater sludge, but long hydraulic retention times are typically required to operate these bioprocesses. A hybrid process (coupling biological and chemical processes) has been explored in laboratory pilot‐scale experiments for heavy metals (cadmium [Cd], copper [Cu], chromium [Cr], and zinc [Zn]) removal from three types of sludge (primary sludge, secondary activated sludge, and a mixture of primary and secondary sludge). The hybrid process consisted of producing a concentrate ferric ion solution followed by chemical treatment of sludges. Ferric iron solution was produced biologically via oxidation of ferrous iron by A. ferrooxidans in a continuous‐flow stirred tank (5.2 L) reactor (CSTR). Wastewater sludge filtrate (WSF) containing nutrients (phosphorus and nitrogen) has been used as culture media to support the growth and activity of indigenous iron‐oxidizing bacteria. Results showed that total organic carbon (TOC) concentrations of the culture media in excess of 235 mg/L were found to be inhibitory to bacterial growth. The oxidation rate increased as ferrous iron concentrations ranged from 10 to 40 g Fe 2+ /L. The percentage of ferrous iron (Fe 2+ ) oxidized to ferric iron (Fe 3+ ) increased as the hydraulic retention time (HRT) increased from 12 to 48 h. Successful and complete Fe 2+ oxidation was recorded at a HRT of 48 h using 10 g Fe 2+ /L. Subsequently, ferric ion solution produced by A. ferrooxidans in sludge filtrate was used to solubilize heavy metals contained in wastewater sludge. The best solubilization was obtained with a mixture of primary and secondary sludge, demonstrating a removal efficiency of 63, 71, 49, and 80% for Cd, Cu, Cr, and Zn, respectively.
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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 | 0,001 | 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) | 0,008 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».