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Enregistrement W4403458401 · doi:10.1016/j.jenvman.2024.122767

Stability of As- and Mn-sludge after neutral mine water treatment using Fe(VI) vs electrocoagulation

2024· article· en· W4403458401 sur OpenAlexafffund
Reem Safira, Abdellatif Elghali, Mostafa Benzaazoua, Lucie Coudert, Éric Rosa, Carmen Mihaela Neculita

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsPolytechnique Montréal
Mots-clésElectrocoagulationEnvironmental scienceWater treatmentManganeseWaste managementEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryChemistryPulp and paper industryMetallurgyMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrocoagulation (ECG) and ferrate (Fe(VI))-based processes are increasingly acknowledged as efficient for the simultaneous removal of As and Mn from synthetic and real mine effluents. Prior to design of full-scale applications, more information on the physicochemical, mineralogical, and environmental characterization of the produced sludge is required. The main objective of this study was to characterize and evaluate the leaching potential of problematic elements in As- and Mn-rich sludge produced during ECG or Fe(VI) treatment of circumneutral surrogate mine water. To do so, PHREEQC modelling was carried out on the effluents, before and after ECG or Fe(VI) treatment, to calculate the saturation index of dissolved As, Fe, and Mn species. A physicochemical and mineralogical characterization of the sludge was also performed using powder X-ray diffraction (PXRD) and a scanning electron microscope equipped with an energy dispersive spectrometer (SEM-EDS). Then, a non-sequential selective extraction procedure (N-SEP) combined with a USGS field leaching test (FLT) were conducted to evaluate the environmental behaviour of the As- and Mn-rich sludge. Geochemical modelling indicated that the Fe(VI) and ECG processes favor the precipitation of Fe-(oxy)hydroxides (lepidocrocite, schwertmannite, ferrihydrite). Chemical characterization showed that the Fe(VI)-sludge contained higher As and Mn concentrations and lower Fe concentrations than the ECG-sludge (3.8% As, 5.3% Mn, and 34% Fe for the Fe(VI)-sludge vs 1.2% As, 0.77% Mn, and 52% Fe for the ECG-sludge). These findings can be explained by the smaller amount of sludge produced during the Fe(VI) treatment and the higher removal efficiency of this method, especially for Mn. The PXRD patterns suggested the formation of poorly crystalline Fe-(oxy)hydroxides (lepidocrocite or βFeO(OH) in the ECG-sludge vs ferrihydrite in the Fe(VI)-sludge); however, no As- or Mn-bearing minerals were identified. Findings from N-SEP tests showed different speciation of As and Mn in the sludge, with a higher proportion of As bound to poorly crystalline Fe-(oxy)hydroxides in the Fe(VI) sludge than the ECG-sludge (97% and 71%, respectively), and higher proportion of Mn associated with the residuals in the Fe(VI)-sludge than the ECG-sludge (57% and 5.7%, respectively). Finally, FLT results indicated that very low concentrations of As (<0.05 mg/L) and Mn (<0.5 mg/L) were leached from the ECG- and Fe(VI)-sludge, with the Fe(VI) treatment resulting in slightly better As and Mn immobilization in the sludge relative to the ECG process. Nevertheless, both treatment processes were satisfactory in terms of efficient removal of As and Mn and their immobilization in the produced sludge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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