Décontamination à l'échelle pilote de sédiments pollués en métaux toxiques par lixiviation chimique et biologique
Bibliographic record
Abstract
Abstract Des travaux pilotes ont été menés dans le cadre de cette recherche afin de tester différents scénarios de décontamination de sédiments pollués par plusieurs métaux lourds (Cd, Cr, Cu, Ni, Pb et Zn). Des essais de lixiviation chimique et biologique ont été réalisés en réacteur de 350 L. L'application de lavages acides (pH 2.0–3.0) des sédiments constitue une approche peu efficace pour l'enlèvement des métaux toxiques. L'ajout d'un agent oxydant lors du premier lavage augmente considérablement les rendements d'enlèvement du Pb (53–76 %), Cd (54–92 %) et Zn (69–93 %). Les autres métaux demeurent toutefois difficiles à extraire: Cr (13–30 %), Cu (11–34 %) et Ni (0–16 %). La biolixiviation seule ou en combinaison avec un ou deux lavages chimiques, représente une approche efficace pour l'élimination du Cd (82–100 %), Cu (44–70 %) et Zn (80–87 %). Par contre, cette technique présente peu d'intére̊t pour la réduction des teneurs en Cr (6–16 %), Ni (12–34 %) et Pb (14–33 %). Les métaux solubilisés par lixiviation chimique et/ou biologique peuvent être précipités efficacement lors de la neutralisation des effluents acides par une solution de chaux.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".