Treating Waste with Waste: Activated Bauxite Residue (ABR) as a Potential Wastewater Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Bauxite residue (or red mud) is a highly alkaline waste generated during the extraction of alumina. As a result of the substantial accumulation of bauxite residue in tailings facilities, there is a growing interest in exploring the potential for reusing this material for other purposes. The main objective of this study is to evaluate the use of activated bauxite residue (ABR) for remediating oil sands process-affected water (OSPW) and as a supplement to municipal wastewater treatment through bench-scale, proof-of-concept studies. The ABR is produced through a reduction roasting process that alters the physicochemical properties of bauxite residue, resulting in the generation of potentially effective adsorbent media. The treatment performance via chemical and biological activity removals (cytotoxicity, estrogenicity, and mutagenicity) was also assessed. For OSPW, ABR treatment resulted in the effective removal of recalcitrant acid-extractable organics (AEOs), with kinetics following the pseudo-second-order and comparable adsorption capacity to other waste materials (e.g., petroleum coke). ABR also effectively reduced the estrogenicity and mutagenicity of OSPW, albeit cytotoxicity increased at higher dosages, possibly due to some components leaching out of the material (e.g., metals). For municipal wastewater, ABR treatment reduced fecal coliform concentrations (>99%), total phosphorus (up to 98%), total ammonia-nitrogen (63%), estrogenicity (nondetectable), and mutagenicity (nondetectable), especially in the primary effluent. The ultimate end use of ABR is for the recovery of valuable metals (especially iron) and as a construction material, but additional work is needed to optimize the dosage (currently in the g/L range) and maximize the use of ABR as an adsorbent prior to its subsequent uses.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».