Pilot‐scale <i>in situ</i> bioremediation of gasoline‐contaminated groundwater: Impact of process parameters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluated the impact of groundwater velocity and dissolved oxygen (DO), added as hydrogen peroxide to overcome oxygen solubility limitations, and contaminant concentrations, on the efficiency of an engineered in situ bioremediation (ISB) strategy to treat groundwater contaminated with benzene, toluene, and xylene (BTX). BTX served as model compounds of gasoline contamination. Groundwater velocities of 1, 2, and 4 m/d were studied. At each velocity, two concentrations of BTX were employed—10 and 50 mg/l of each of the contaminants to reflect “hot spot” conditions following a spill or major leak. Similarly DO:BTX mass ratios of 1.5:1 and 3.2:1 were employed. The results of the study indicated that BTX removal efficiencies of 96.7 to 99.7% were achievable at a groundwater velocity of 1 m/d with final concentrations reaching as low as 30 μg/l. BTX removal efficiencies decreased to 70 to 85 percent at a velocity of 2 m/d, and to 37 to 53% at a velocity of 4 m/d. At any given groundwater velocity, BTX removal efficiencies generally increased with increasing DO and BTX concentrations. Mathematical equations for the first‐order biodegradation rate coefficients as a function of the three parameters were derived. Statistical analysis of the data revealed that groundwater velocity was the most significant parameter impacting biodegradation efficiency, accounting for approximately 80% of the variability. Hydraulic conductivity of the aquifer decreased by approximately 80% over the course of the seven‐month study, with 90% of the decline occurring within the first six weeks. Plate counts also impacted hydraulic conductivity. However, it was not possible to model hydraulic conductivity by plate counts only.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».