Enlèvement de p-crésol du lixiviat du LET de Sainte-Sophie par filtres plantés aérés à échelle pilote
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ: En raison de l’augmentation planétaire de la population humaine et de son niveau de vie, la production des déchets solides municipaux (DSM) a énormément augmenté. Au Québec comme ailleurs dans le monde, l’enfouissement dans un lieu d’enfouissement technique (LET) est largement utilisé afin de disposer des déchets solides municipaux. Le lixiviat est généré par la décomposition des déchets organiques et par la percolation de l'eau de pluie ou de fonte de neige et de l'humidité à travers les couches de déchets dans un LET. Une bonne gestion des lixiviats est essentielle pour minimiser les impacts négatifs sur l'environnement. Le lixiviat peut contenir des matières organiques, y compris les constituants de type humique, et de l'azote ammoniacal, des métaux lourds et des sels chlorés à des concentrations élevées. Outre les cas mentionnés qui peuvent être classifiés comme les contaminants conventionnels, il existe aussi les contaminants d’intérêt émergent (CIÉ) dans le lixiviat dont la nature est moins connue. Les CIÉ comprennent les contaminants naturels et synthétiques, qui peuvent avoir des effets sur l'environnement ou la santé humaine et qui ne font typiquement pas encore l'objet de normes de rejet. Le facteur le plus important influençant la composition du lixiviat est l'âge du LET. Le lixiviat jeune provient des cellules en exploitation où les DSM sont déchargés. Le lixiviat jeune se caractérise par les concentrations élevées en matières organiques, en azote ammoniacal et en métaux lourds. Puisque le lixiviat généré à chaque LET possède une composition unique, il n'existe pas de technologie spécifique pour le traitement de tous les lixiviats. Les technologies biologiques intensives sont habituellement utilisées pour le traitement du lixiviat jeune. Cependant, les besoins énergétiques et les dépenses en capital élevées de ces technologies exigent l’utilisation d’une méthode conforme à la réglementation environnementale, avec une efficacité énergétique optimale.» ABSTRACT: Due to the worldwide increase in human population and its standard of living, the generation of municipal solid waste (MSW) has increased enormously. In Quebec, as elsewhere in the world, landfilling in an engineered landfill (EL) is widely used to dispose of MSW. Leachate is generated by the decomposition of organic waste and by the percolation of rain or snowmelt water and moisture through the layers of waste in an EL. Proper leachate management is essential to minimize environmental impacts. Leachate may contain organic matter, including humic-type constituents, ammonia nitrogen, heavy metals, and chlorine salts in high concentrations. In addition to these conventional contaminants, there are also contaminants of emerging concern (CECs) in leachate whose nature is less known. CECs contain natural and synthetic contaminants that may have effects on the environment or human health and are not yet subject to discharge limits. The composition of leachate is primarily influenced by the age of the EL. Leachate from the cells currently in operation, where MSWs are unloaded, is considered young leachate. It is characterized by high concentrations of organic matter, ammonia nitrogen and heavy metals. As the composition of leachate generated at each EL is unique, there is no specific treatment technology that can be used for all types of leachates. Typically, intensive biological technologies are employed to treat young leachate. Nevertheless, these technologies require high energy consumption and capital expenditures. Therefore, it is necessary to use an environmentally compliant method with optimal energy efficiency.»
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; 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".