Interpreting Deposition Patterns of Microbial Particles in Laboratory-Scale Column Experiments
Notice bibliographique
Résumé
The transport and fate of microbial particles in subsurface environments is controlled by their capture (natural filtration) by sediment grains. Typically, filtration models used to describe microbe removal in porous media predict exponential decrease in microbial particle concentration with travel distance. However, a growing body of laboratory-scale column experiments suggests that the retained microbial particle profiles decay nonexponentially. The observed behavior may be attributed to the heterogeneity in the interactions between microbial particles and sediment grains, most likely due to the inherent variability in the microbial particles. This factor can be incorporated into classical colloid filtration (deposition) theory by inclusion of a distribution in the deposition rate coefficient. We show that certain distributions of the deposition rate coefficient (i.e., log-normal, bimodal, and power-law distributions) give rise to nonexponential deposition patterns. Comparisons of model predictions to experimental data indicate that the observed nonexponential deposition behavior of bacteria and virus particles may be attributed to a broad range (i.e., a power-law distribution) of microbial deposition rates. Other mechanisms such as particle release and blocking by previously deposited microbial particles are also shown to be potential sources of deviation from the classical filtration theory. Our results further suggest that monitoring fluid-phase particle concentration is insufficient for accurate characterization of the deposition and transport behavior of microbial particles in saturated porous media. Rather, the shape of the microbial particle retention profile is shown to be a key indicator of the mechanisms controlling microbial deposition and transport.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».