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Enregistrement W4409679469 · doi:10.1007/s40831-025-01081-8

Kinetic Modeling and Assessment of a CO2 Nanobubble-Enhanced Hydrate-Based Sustainable Water Recovery from Industrial Effluents

2025· article· en· W4409679469 sur OpenAlexafffund
Seyed Mohammad Montazeri, Nicolas Kalogerakis, Γεώργιος Κολλιόπουλος

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Metallurgy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésHydrateDesalinationEffluentClathrate hydrateReverse osmosisChemistryAqueous solutionKineticsChemical engineeringMembranePulp and paper industryEnvironmental scienceEnvironmental engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study evaluates the effectiveness of CO2 nanobubble-enhanced hydrate-based desalination (HBD) to treat industrial effluents from the mining and metals industry. Testing was conducted in a high-pressure reactor apparatus that employed CO2 as the gas hydrate former at 274.15 K and 3.58 MPa. CO2 nanobubbles (NBs) were used to promote hydrate formation, aiming to streamline an HBD process without separation steps for the additives/chemicals used. Due to the limited studies on hydrate formation in sulfate-containing aqueous solutions, this research focused on the kinetics of hydrate formation in varying concentrations of Na2SO4 and MgSO4 (0.1 and 0.5 M). The results showed that CO2 NBs significantly enhanced hydrate formation in both Na2SO4 and MgSO4 solutions, with CO2 consumption increasing by up to approximately 51% and 35%, respectively. Additionally, a kinetics study on a real effluent from the mining and metals industry showed that the presence of CO2 NBs increased CO2 consumption by around 20% after 180 min. This research also evaluated water recovery and desalination efficiency in a 3-stage HBD process applied to the effluent, the concentration of which exceeded the operating range of reverse osmosis. The results indicated an improvement in water recovery from 25.13 ± 2.04% to 40.16 ± 1.43% with CO2 NBs, underscoring their effectiveness in treating highly saline water. Moreover, desalination efficiencies of 49.54 ± 2.39% and 42.03 ± 3.43% were achieved without and with CO2 NBs, respectively. This study represents the successful demonstration of the efficient application of the CO2 NBs-boosted HBD method to treat high-salinity effluents and recover clean water for reuse. Graphical Abstract

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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