Use of <scp> O <sub>3</sub> </scp> and <scp> O <sub>3</sub> </scp> / <scp> H <sub>2</sub> O <sub>2</sub> </scp> for degradation of organic matter from Bayer liquor towards new resource management: Kinetic and mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the quality of bauxite resources has decreased and the organic carbon content has increased, different approaches are explored to remove the organic matter in alumina production. Advanced oxidative processes (AOPs) represent a possibility since they are widely used as an alternative for treating wastewaters to degrade organic pollutant molecules and in hydrometallurgy processes. For this reason, the goal of the project was the ozonation of Bayer liquor for organic matter removal. The ozone concentration was evaluated over time, as well as the H 2 O 2 concentration and temperature. Results showed that the total organic carbon (TOC) removal achieved 19% in the most optimized condition with a kinetic rate of 0.0157 h −1 –21.9 mg/L O 3 , 0.05 mol/L H 2 O 2 at 80°C. The colour of the liquor changed from dark brown to white‐yellow, indicating that the size of the organic compounds had decreased. Also, 95.4% of degraded TOC formed CO 2 , and almost 50% of the organic matter was oxalate compounds. The energy required for ozone production versus removed organic matter demonstrated that the technique proposed might be technically and economically feasible to be applied in the Bayer process. The study demonstrates the application of AOP in an extremely alkaline condition.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».