The Deep Removal of Mercury in Contaminated Acid by Colloidal Agglomeration Materials M201
Notice bibliographique
Résumé
The high-temperature roasting/smelting process of copper and zinc concentrates will cause the mercury in the concentrate to evaporate into the flue gas, and most of the mercury in the flue gas will eventually enter the waste acid in its ionic form. A highly efficient mercury removal agent M201 with long carbon chains and loaded active functional groups can adsorb and disperse fine particles for mercury removal in the system. Through bridging, the linear structure is woven into a network to achieve large-scale capture and dispersion of fine particles and colloidal substances. The recommended operating conditions for developing mercury deep purification technology are as follows: M201 reagent concentration of 50 g/L, 6 mL/L added acid solution, room temperature, mixing time of 5 min, air flotation time of 10 min, ventilation rate of 0.1 L/min, H2SO4 concentration of 33.67 g/L, and the residual mercury content of 2 mg/L (the mercury content reaches 0.01 mg/L after two-stage mercury removal treatment). Meanwhile, the residual arsenic content is 21.9 mg/L. This study shows a better separation of arsenic and mercury and achieves one-step mercury removal.
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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) | 0,000 | 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 ».