Effect of sodium dithionite on the surface composition of iron‐containing aquifer sediment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract AES, XPS and SIMS analyses were used to characterize the surface of Pantex aquifer sediment under pretreatment conditions previously shown to activate the sediment for remediation of the explosives‐contaminated aquifer. The untreated sediment contains detectable concentrations of iron, but the composition is heterogeneous and the nature of the iron at the surface is poorly defined. Treatment with dithionite (Na 2 S 2 O 4 ) produced Fe 3 O 4 ‐like material, as evidenced by characteristic Fe 2p XPS structure. Sediment treated with buffered dithionite (pH = 8.8) shows a higher Fe 2+ /Fe 3+ ratio and retains strongly adsorbed FeS‐like surface species even after copious washing with deionized water. The negative SIMS data indicate that, in the absence of the K 2 CO 3 buffer, the dithionite treatment places relatively little sulfur onto the surface, but requires the higher buffered pH to form sulfide and sulfates. Detection of Fe 3 O 4 and FeS on the sediment surface after dithionite treatment supports the effectiveness of this treatment in remediating contaminated aquifer sediment. SIMS and XPS indicate that treating with buffered dithionite also results in some loss of iron from the sediment surface. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 ».