Effect of temperature on the dissolution of the lead (II) carbonate hydrocerussite for varying pH and dissolved inorganic carbon conditions
Notice bibliographique
Résumé
The effect of temperature on the solubility of lead-bearing solid phases in water distribution systems for different water chemistry conditions remains unclear although lead concentrations are known to vary seasonally. The study objective is to explore the effect of temperature on the solubility of the lead(II) carbonate hydrocerussite under varying pH and DIC conditions. This is achieved through batch dissolution experiments conducted at multiple pHs (6–10) and DIC concentrations (20–200 mg CL−1) at temperatures ranging from 5 to 40 °C. A thermodynamic model was also applied to evaluate the model’s ability to predict temperature effects on lead(II) carbonate solubility including solid phase transformations. In general, increasing temperature increased total dissolved lead at high pHs and the effect of temperature was greater for high DIC conditions, particularly for pH > 8. Temperature also influenced the pH at which the dominant lead(II) solid phase switched from hydrocerussite to cerussite (occurred between pH 7.25 to 10). Finally, the model was able to capture the overall trends observed despite thermodynamic data limitations. While this study focuses on a simple lead solid-aqueous system, findings provide important insights regarding the way in which temperature and water chemistry interact to affect lead concentrations.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».