Environmental Impacts of Remediation of a Trichloroethene-Contaminated Site: Life Cycle Assessment of Remediation Alternatives
Notice bibliographique
Résumé
The environmental impacts of remediation of a chloroethene-contaminated site were evaluated using life cycle assessment (LCA). The compared remediation options are (i) in situ bioremediation by enhanced reductive dechlorination (ERD), (ii) in situ thermal desorption (ISTD), and (iii) excavation of the contaminated soil followed by off-site treatment and disposal. The results showed that choosing the ERD option will reduce the life-cycle impacts of remediation remarkably compared to choosing either ISTD or excavation, which are more energy-demanding. In addition to the secondary impacts of remediation, this study includes assessment of local toxic impacts (the primary impact) related to the on-site contaminant leaching to groundwater and subsequent human exposure via drinking water. The primary human toxic impacts were high for ERD due to the formation and leaching of chlorinated degradation products, especially vinyl chloride during remediation. However, the secondary human toxic impacts of ISTD and excavation are likely to be even higher, particularly due to upstream impacts from steel production. The newly launched model, USEtox, was applied for characterization of primary and secondary toxic impacts and combined with a site-dependent fate model of the leaching of chlorinated ethenes from the fractured clay till site.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».