Efficiency of EDTA-Na2 and Oxalic Acid Mixture in Removing Lead from Calcareous and Gypsum Soils
Notice bibliographique
Résumé
The soil washing method is an effective approach for treating polluted soils with high heavy metals concentrations. Oxalic acid and EDTA are both chelating agents that can form stable complexes with heavy metals and increase their solubility and mobility in the soil solution. By mixing oxalic acid and EDTA, the synergistic effect of the two agents can be achieved. In a recent study, two types of soils, calcareous and gypsum, were selected from agricultural lands (depth 0-30 cm). The washing solution comprising an equal ratio (1:1) of EDTA-Na2 (0.05 M) and oxalic acid (0.05 M) was used to remove lead (Pb) from the soil samples. Five factors were selected to evaluate their impact on lead removal efficiency, which include pH (2 -4 -6 -8), washing time (15 min -30 min -60 min -90 min), lead concentrations (0 mg.L --300 mg.L --400 mg.L --500 mg.L --600 mg.L -), temperature (20 -40 -60 -80), and liquid/solid ratio (L/S) (5/1 ml/g -10/1 ml/g -15/1 ml/g -30/1 ml/g). The results indicated that the pH level significantly influenced the removal of Pb, with higher removal at lower pH levels. Additionally, the removal percentage increased with higher temperature, Pb concentrations, washing time, and L/S ratio. The results of this study can be summarized, that is Pb removal efficiency of 60.19% at pH 2, 94.24% at 30 min of washing time, 78.25% at 0 mg.L -of Pb concentrations, 66.47% at 20, and 84.77% at 15/1 ml/g of liquid/solid ratio (L/S). However, the presence of used engine oil (UEO) reduced the removal of Pb. There is no clear difference in the efficiency of removing lead from both types of soil (gypsum and calcareous).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».