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Enregistrement W4382393636 · doi:10.1016/s1452-3981(23)17466-9

Electrokinetic Dewatering of Mine Tailings Using DSA Electrodes

2016· article· en· W4382393636 sur OpenAlexaff
Joon Kyu Lee, Julie Q. Shang, Yanqing Xu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Electrochemical Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrokinetic Soil Remediation Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrokinetic phenomenaDewateringTailingsMaterials scienceSlurryAnodeElectrokinetic remediationCorrosionMetallurgyElectrodeComposite materialGeologyGeotechnical engineeringChemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrokinetic dewatering has been shown to be a promising technology; however, one of the challenges in its practical application is the corrosion of anodes. Recently, dimensionally stable anodes (DSAs) were developed that are virtually corrosion free. This paper investigates the feasibility of using titanium anodes with iridium oxide coating (IrO2/Ta2O5) in the electrokinetic dewatering of mine tailings slurries. Characterization of the tailings is presented, followed by the results of electrokinetic dewatering, including the gradually increased and decreased voltages applied during the treatment, polarity reversal, and surcharge pressure applied to tailings. The results show that electrokinetic treatment using DSAs can significantly dewater tailings with low density and minimize electrode corrosion. The electroosmotic permeability measured for the combination of voltages and surcharge pressures ranges from 6.39 × 10-9 m /sV to 5.30 × 10-8 m/sV. The results also show that the effectiveness and efficiency of the electrokinetic dewatering of tailings can be improved by first applying a high voltage and then reducing it gradually during treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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