Évaluation, optimisation et comparaison des cellules et des colonnes de flottation afin de retirer des contaminants organiques de sédiments portuaires.
Notice bibliographique
Résumé
La forte croissance de l'activité industrielle au 20e siècle, en Occident en particulier, a contribué à la détérioration de la qualité de l'environnement à plusieurs égards. Ainsi, les zones portuaires constituent aujourd'hui des régions souvent fortement contaminées. Le dragage et l'enfouissement des sédiments contaminés deviennent alors des problèmes très délicats auxquels il convient de trouver des solutions à la fois simples et peu coûteuses. C'est dans cette optique qu'a été développé un procédé de traitement des sédiments contaminés par l'utilisation de technologies minéralurgiques. Ainsi, dans le cadre de ce travail les performances respectives d'une cellule et d'une colonne de flottation ont été évaluées, optimisées à l'aide de la méthode de Taguchi puis comparées afin de déterminer la technologie la plus appropriée pour l'enlèvement des hydrocarbures pétroliers de sédiments contaminés du port de Montréal. Notons que dans le cadre de la réalisation de ces objectifs, une modélisation mathématique a été développée afin de prédire les performances d'une cellule de flottation en mode continu à partir de résultats en mode fournée. Tout d'abord, notons que parmi les variables qui ont été étudiées, celle qui semble avoir le plus d'influence sur les performances autant des cellules que des colonnes est le pourcentage de solides dans la pulpe sur une base massique. Ainsi, dans les conditions optimales, des coefficients d'efficacité et d'enlèvement respectivement de 57,0 % et 76,3 % ont été atteints en colonne alors qu'en cellule un coefficient d'efficacité de 70,4 % et un coefficient d'enlèvement de 83,2 % ont été mesurés. Notons que dans tous les cas les concentrations en hydrocarbures pétroliers des rejets étaient inférieures au critère C du Ministère de l'Environnement et de la Faune du Québec (3500 ppm) et que la masse du concentré représentait au maximum 10 % de la masse de l'alimentation. Bien qu'à prime abord les résultats des essais en cellule semblent supérieurs, notons que ceux-ci ont été réalisés en mode fournée alors que les essais en colonne ont été réalisés en mode continu. Ainsi, sur la base de la modélisation, il semble qu'au contraire les colonnes soient légèrement supérieures aux cellules. L'utilisation des colonnes de flottation est donc suggérée afin de retirer des hydrocarbures pétroliers de sédiments portuaires contaminés.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».