Optical In Situ Monitoring of Acid Mine Drainage Remediation: Laboratory and Model Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A permeable reactive barrier (PRB) can be deployed to remediate acid mine drainage. The performance of a PRB material under different boundary conditions (pH, flow velocity, and sulfate concentration) was investigated in a series of column experiments applying in‐situ optical sensing methods for pH and oxygen detection. The reactive material consisted of organic components (compost, wood, and coconut shell) mixed with calcium carbonate and fine gravel. The input concentrations were around 1000 mg/L for iron and 3000 mg/L for sulfate, and the pH value was 6.2. The remediation efficiency of iron was 14.6% and of sulfate 15.2%, but was expected to scale up when moving to a field‐site PRB with greater thickness. The iron and sulfate removal was influenced by decreasing the flow velocity and increasing the sulfate input concentration and the pH value. In an experiment with low pH boundary conditions (pH = 2.2), acidity was neutralized in the PRB by calcium carbonate during an experiment duration of 47 days. The modeling program MIN3P was used to create a simulation of the laboratory experiments. This helps to design parameters, for example, the residence time in the PRB, which is necessary for close to 100% remediation efficiency. This study shows the application of optical oxygen and pH monitoring in PRBs. In this context, they can be used to monitor the stability of a PRB for the remediation of acid mine drainage (AMD).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».