Decontamination of metals, pentachlorophenol, and polychlorined dibenzo-<i>p</i>-dioxins and dibenzofurans polluted soil in alkaline conditions using an amphoteric biosurfactant
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, flotation in acidic conditions and alkaline leaching soil washing processes were compared to decontaminate four soils with variable contamination with metals, pentachlorophenol (PCP), and polychlorodibenzo dioxins and furans (PCDD/F). The measured concentrations of the four soils prior treatment were between 50 and 250 mg/kg for As, 35 and 220mg/kg for Cr, 80 and 350mg/kg for Cu, and 2.5 and 30mg/kg for PCP. PCDD/F concentrations reached 1394, 1375, 3730, and 6289ng/kg for F1, S1, S2, and S3 soils, respectively. The tests were carried out with masses of 100g of soil (fraction 0-2 mm) in a 2 L beaker or in a 1 L flotation cell. Soil flotation in sulphuric acid for 1 h at 60 degreeC with three flotation cycles using the surfactant cocamidopropyl betaine (BW) at 1% allows the solubilization of metals and PCP with average removal yields of 85%, 51%, 90%, and 62% for As, Cr, Cu, and PCP, respectively. The alkaline leaching for 2 h at 80 degreeC solubilizes As, Cr, Cu, and PCP with average removal yields of 60%, 32%, 77%, and 87%, respectively. Tests on PCDD/F solubilization with different surfactants were carried out in combination with the alkaline leaching process. PCDD/F removal yields of 25%, 72%, 70%, and 74% for F1, S1, S2, and S3 soils, respectively, were obtained using the optimized conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 ».