Bacterial Production Stimulated Across the Zone of Influence of a Ground Water Circulation Well in a BTEX‐Contaminated Aquifer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Benzene, toluene, ethylbenzene, and xylene (BTEX) hydrocarbons are typically the most abundant carbon source for bacteria in gasoline‐contaminated ground water. In situ bioremediation strategies often involve stimulating bacterial heterotrophic production in an attempt to increase carbon demand of the assemblage. This may, in turn, stimulate biodegradation of contaminant hydrocarbons. In this study, ground water circulation wells (GCWs) were used as an in situ treatment for a fuel‐contaminated aquifer to stimulate bacterial production, purportedly by increasing oxygen transfer to the subsurface, circulating limiting nutrients, enhancing bioavailability of hydrocarbons, or by removing metabolically inhibitory volatile organics. Bacterial production, as measured by rates of bacterial protein synthesis, was stimulated across the zone of influence (ZOI) of a series of GCWs. Productivity increased from ∼10 2 to >10 5 ng C/L hour across the ZOI, suggesting that treatment stimulated overall biodegradation of carbon sources present in the ground water. However, even if BTEX carbon met all bacterial carbon demand, biodegradation would account for <4.3% of the total estimated BTEX removed from the ground water. Although bacterial productivity measurements alone cannot prove the effectiveness of in situ bioremediation, they can estimate the maximum amount of contaminant that may be biodegraded by a treatment system.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».