Évaluation, optimisation et comparaison des cellules et des colonnes de flottation afin de retirer des contaminants organiques de sédiments portuaires.
Bibliographic record
Abstract
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.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".