Spectroscopic Evidence of Uranium Immobilization in Acidic Wetlands by Natural Organic Matter and Plant Roots
Notice bibliographique
Résumé
Biogeochemistry of uranium in wetlands plays important roles in U immobilization in storage ponds of U mining and processing facilities but has not been well understood. The objective of this work was to study molecular mechanisms responsible for high U retention by Savannah River Site (SRS) wetland sediments under varying redox and acidic (pH = 2.6-5.8) conditions using U L3-edge X-ray absorption spectroscopy. Uranium in the SRS wetland sediments existed primarily as U(VI) bonded as a bidentate to carboxylic sites (U-C bond distance at ∼2.88 Å), rather than phenolic or other sites of natural organic matter (NOM). In microcosms simulating the SRS wetland processes, U immobilization on roots was 2 orders of magnitude higher than on the adjacent brown or more distant white sands in which U was U(VI). Uranium on the roots were both U(IV) and U(VI), which were bonded as a bidentate to carbon, but the U(VI) may also form a U phosphate mineral. After 140 days of air exposure, all U(IV) was reoxidized to U(VI) but remained as a bidentate bonding to carbon. This study demonstrated NOM and plant roots can highly immobilize U(VI) in the SRS acidic sediments, which has significant implication for the long-term stewardship of U-contaminated wetlands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».