The large-scale sustainable utilization status of bauxite residue (red mud): challenges and perspectives for China
Notice bibliographique
Résumé
Red mud (abbreviated as RM) is a solid waste formed during the alumina refining process from bauxite. Every year, over 200 million tons of RM are discharged worldwide. China is a large producer of alumina; the entire amount of RM of China in storage exceeds 1 billion tons because there is no technology for large-scale treatment. Extensive studies on the sustainable utilization of RM have been conducted globally in recent decades. Thus, a detailed review is provided here. According to relevant data from institutions such as the International Aluminum Association, the critical situation of production and utilization of RM from 2011 to 2022 for the world and China are analyzed. This paper uses a comprehensive literature database to classify and statistically analyze RM related publications from 2011 to 2022. The results show that research on the comprehensive utilization of RM is mainly focused on three fields of metallurgy, construction, and environment. In these fields, the main issues of not achieving large-scale production of RM in China are discussed. The results indicate that unclear responsibilities, high technical costs, lack of policies and standards, and insufficient cross-disciplinary collaboration are the main reasons. Suggestions of the utilization and development of RM have been proposed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».