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Enregistrement W2031773660 · doi:10.1002/adic.200590091

Evaluation of Mutual Connections between Zero‐Valent Iron Reactivity and Groundwater Composition in Trichloroethylene Degradation

2005· article· en· W2031773660 sur OpenAlexaboutno aff
Mariachiara Zanetti, Silvia Fiore

Notice bibliographique

RevueAnnali di Chimica · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZerovalent ironGroundwaterEnvironmental remediationTrichloroethyleneChemistryEnvironmental chemistryLeaching (pedology)Groundwater remediationPermeable reactive barrierAquiferDistilled waterAqueous solutionGroundwater pollutionReactivity (psychology)Degradation (telecommunications)ContaminationAdsorptionEnvironmental scienceSoil waterSoil scienceGeologyChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zero-valent iron Permeable Reactive Barriers (PRBs) are an efficient and relatively low cost in situ technology for the remediation of aquifers polluted by chlorinated solvents. The groundwater composition and the zero-valent iron reactive material are linked by mutual connections. The groundwater, to a certain extent depending on its composition, is able to oxidize the metallic iron, thus decreasing its reactivity; on the other hand, the dechlorination process and the leaching of chemical species from the reactive substrate may deeply modify groundwater composition. In this study the results of some batch and leaching column tests, performed by means of Connelly iron (Environmental Technologies Inc., Canada) and different aqueous phases (distilled water and an artificial groundwater) are compared, to evaluate the influence of groundwater composition on the reactivity of the iron material for trichloroethylene (TCE) remediation. The degradation mechanisms of the pollutant are discussed. On the grounds of the gathered results the aqueous phase composition shows a strong influence on TCE degradation kinetics obtained by means of Connelly iron; in fact the presence of dissolved substances accelerates TCE degradation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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