A comprehensive review of recent advances in membrane innovations for efficient heavy metal removal from mine effluents
Notice bibliographique
Résumé
The growing global challenge of water scarcity, intensified by industrialization and population growth has heightened the need for effective wastewater management in industries, including the mining sector. Mining operations discharge substantial volumes of wastewater laden with toxic metal such as copper, iron, cobalt, lead and mercury which poses significant environmental as well as human health risk. Efficient wastewater treatment is crucial to mitigate these effects. While technological advancements have improved mine effluents treatment, there remains a need for advanced methods that enable not only removal of the toxic metals but also recovery of resources such as valuable metals and water. Due to its high efficiency, selectivity and low environmental footprint, membrane technology has gained attention especially in the treatment of various mine effluent. Though fouling is a major challenge in its implementation. The review gives an updated overview on the membrane technology in mining effluent treatment, examining the performance of various membranes (pressure driven membrane, thermal and concentration) in removal of metals and recycle of valuable resources from mine effluents such Acid Mine Drainage (AMD) and other mine effluents. It also examines innovative approaches such as pre-treatment processes, hybrid membrane system as well as the use nanocomposites polymeric membrane . Furthermore, the recent advances in membrane modification techniques such as chemical vapour deposition , sol-gel process, lithography, Atomic layer deposition , layer by layer and electrospinning have been discussed. Studies show that >95 % separation efficiency,> 85 % water recovery and >90 % metal recovery for hybrid membrane processes and chemical precipitation . The recovered metals show high purity of >99 %. Studies indicate that standalone membrane system have limitations in recovery of metals but hybrid systems (membrane coupled with other complementary methods) can achieve better results. This review identifies future direction for advancing membrane technology in sustainable mine wastewater management for improved environmental as well as mine operations.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».