Nickel, cyanide, zinc, and copper removal from the effluent using photo-electrocoagulation-oxidation
Notice bibliographique
Résumé
• The in-situ generation of ozone significantly improved the pollutants removal rate. • The simultaneous production of oxidizing agents caused the high removal efficiency. • The photoelectrocoagulation method increases ozone production. • The complete removal of copper and cyanide were achieved. • The stainless steel electrode had a significant role on the ozone agent generation. One emerging approach for eliminating organic and inorganic pollutants from wastewater is electrocoagulation, often coupled with traditional methods to enhance efficacy. This study investigates the simultaneous elimination of nickel (Ni), cyanide (CN), zinc (Zn), and copper (Cu) from the natural wastewater of a gold processing plant using the photo-electrocoagulation method with ozone as an oxidizing agent (ECOUV), both in continuous and batch modes, produced in situ. When performing the test in batch mode, CN, Ni, Cu, and Zn were removed at their peak of 100, 79.1, 100, and 89 %, respectively, at pH=10 and at i = 15 mA/cm 2 using graphite-aluminum cathodes and stainless-steel anodes for 60 min without injecting oxidizing agent and solely based on in-situ ozone production. During the continuous mode test, the highest removal efficiencies achieved were 100 % for CN, 73 % for Ni, 100 % for Cu, and 78.8 % for Zn, all under identical operational parameters. These results confirm that ECOUV holds promise as a feasible approach for removing pollutants from the wastewater discharged by mineral processing facilities.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».