Production of Biomaterials from Solid Biomass Wastes forthe Mining Industry
Notice bibliographique
Résumé
Newfoundland and Labrador has very rich mineral resources. The mining industry in this province produces more than a dozen different mineral commodities. On the other hand, this province is producing huge amounts of solid biomass wastes everyday. Some of them are re-used, but mostly they are land-filled. With innovative, applied research these biomass wastes can be turned into more value added products for the mining industry. For example, wood wastes/saw dust, waste paper and waste cotton are some solid wastes that can easily be converted into high-tech biomaterials (bioadsorbents) for gold recovery from a dilute solution. Those solid wastes are cellulosic, they have a strong affinity to gold when converted to its functional group in a very simple and cheap process. In this project, we have carried out some innovative applied research to produce bioadsorbents derived from solid biomass wastes, such as waste paper, waste cotton and waste wood/saw dust, which are abundantly available in this province and need proper management to increase their life-cycle. Every day tons of waste paper and cardboard are being generated. Sources of waste cotton are old cloths, waste medical bandages, etc. Wood waste is also very abundant in this province. When compared with the ever increasing gold prices (currently ~$1700/oz), the face value of these solid wastes will jump from garbage to hi-tech market value. Proper management and effective use of such solid biomass wastes as valuable bioadsorbents will not only reduce the volume of wastes being generated every day, but will also have a high end value to the gold mining industry as this cheap bioadsorbent will have superior performance over the traditionally used activated carbon. Both the mining and waste management companies in this province will benefit from this research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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 ».