Modeling the Dynamics of Fermentation and Respiratory Processes in a Groundwater Plume of Phenolic Contaminants Interpreted from Laboratory- to Field-Scale
Notice bibliographique
Résumé
A biodegradation model with consecutive fermentation and respiration processes, developed from microcosm experiments and simulated mathematically with microbial growth kinetics, has been implemented into a field-scale reactive transport model of a groundwater plume of phenolic contaminants. Simulation of the anaerobic plume core with H2 and acetate as intermediate products of biodegradation allows the rates and parameter values forfermentation processes and individual respiratory terminal electron accepting processes (TEAPS) to be estimated using detailed, spatially discrete, hydrochemical field data. The modeling of field-scale plume development includes consideration of microbial acclimatization, substrate toxicity toward degradation, bioavailability of mineral oxides, and adsorption of biogenic Fe(ll) species in the aquifer, identified from complementary laboratory process studies. The results suggest that plume core processes, particularly fermentation and Fe(lll)-reduction, are more important for degradation than previously thought, possibly with a greater impact than plume fringe processes (aerobic respiration, denitrification, and SO4-reduction). The accumulation of acetate as a fermentation product within the plume contributes significantly to the mass balance for carbon. These results demonstrate the value of quantifying fermentation products within organic contaminant plumes and strongly suggest that the conceptual model selected for reactive processes plays a dominant role in the quantitative assessment of risk reduction by naturally occurring biodegradation processes.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».