Kinetic Modeling and Assessment of a CO2 Nanobubble-Enhanced Hydrate-Based Sustainable Water Recovery from Industrial Effluents
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».