A Washing Procedure to Mobilize Mixed Contaminants from Soil
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a laboratory study to assess the efficiency of nonionic and anionic surfactants in combination with a sparing quantity of ethylenediaminetetraacetate (EDTA) to simultaneously extract heavy metals (HMs) and polychlorinated biphenyl (PCB) compounds from a field-contaminated soil. A soil wash that mobilized both HMs and PCBs was combined with back-extraction with hexane to remove PCBs from the aqueous wash. The aqueous washing suspension was then regenerated by precipitation of the HMs induced by corrosion and hydrolysis of zero-valent Mg to provide a cleaned soil and innocuous extract. Finally, the washing suspension was recycled twice to mobilize more contaminants from the soil particulate fraction. After ultrasonic equilibration, EDTA in admixture with a nonionic surfactant did not appreciably change the efficiency of mobilization of most heavy metals (Al, Cd, Cr, Fe Mn, Ni, and Zn), but did increase the recovery of Cu and Pb. The release of EDTA from HM complexes was efficient for most metals (99%) but was influenced by the chemical characteristics of the surfactant. The EDTA recovery (62-65%) after three cycles of soil washing, hexane back-extraction, and Mg(0) treatment was similar for all reagent combinations. In toto, these studies demonstrate that after treatment with ultrasound, selected heavy metals can be coextracted efficiently from soil with a single washing suspension containing EDTA and a nonionic surfactant.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».