An overview of metals extraction and recovery from industrial wastewater sludge
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Industrial wastewater sludge is one of the vital sources of metals, including heavy metals, valuable metals, and precise metals. Apart from metals' necessity and economic value, some are toxic and harmful to the environment. This review explores the technologies currently applied for extracting and recovering heavy metals from industrial wastewater sludge. The technologies have been explained, and the merits and demerits of methods, as reported in past investigations, have been highlighted. The salient findings of this review are that the hydrometallurgical processes using acid leaching (H 2 SO 4 , HNO 3 , HCl, etc.) have been considered for the metal extraction process. Metal dissolution, concentration/purification, and recovery are the main stages of hydrometallurgical processes. The selection of successive metal recovery methods depends on the concentration of metals and chemical characteristics of industrial wastewater sludge. Different metal purification and concentrations were reported, including adsorption, ion exchange solvent extraction, and so forth, while precipitation and electrodeposition were mainly applied for metal recovery from industrial wastewater sludge. In this review, the cost and economic viability of the metal recovery process are also evaluated by previous reported studies. This review may be considered a valuable source of information for environmentally friendly and cost‐effective methods for metal recovery from industrial wastewater sludge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».