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Enregistrement W2093980173 · doi:10.1111/j.1745-6584.2000.tb02704.x

Long‐Term Performance of In Situ Reactive Barriers for Nitrate Remediation

2000· article· en· W2093980173 sur OpenAlexaff
W. D. Robertson, David W. Blowes, Carol J. Ptacek, John A. Cherry

Notice bibliographique

RevueGround Water · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrateEnvironmental scienceEnvironmental remediationDenitrificationPermeable reactive barrierDrainageInfiltration (HVAC)Environmental engineeringHydrology (agriculture)ContaminationNitrogenChemistryGeologyGeotechnical engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nitrate is now recognized as a widespread ground water contaminant, which has led to increased efforts to control and mitigate its impacts. This study reports on the long‐term performance of four pilot‐scale field trials in which reactive porous barriers were used to provide passive in situ treatment of nitrate in ground water. At two of the sites (Killarney and Borden), the reactive barriers were installed as horizontal layers underneath septic system infiltration beds; at a third site (Long Point), a barrier was installed as a vertical wall intercepting a horizontally migrating septic system plume; and at the fourth site (North Campus), a barrier was installed as a containerized subsurface reactor treating farm field drainage water. The reactive media consisted of 15% to 100% by volume of waste cellulose solids (wood mulch, sawdust, leaf compost), which provided a carbon source for heterotrophic denitrification. The field trials have been in semicontinuous operation for six to seven years at hydraulic loading rates ranging from six to 2000 L/day. Trials have been successful in attenuating influent NO 3 ‐ (or NO 3 ‐ + NH 4 + at Borden) concentrations averaging from 4.8 mg/L N at North Campus to 57 mg/L N at Killarney, by amounts averaging 80% at Killarney, 74% at Borden, 91 % at Long Point, and 58% at North Campus. Nitrate consumption rates were temperature dependent and ranged from 0.7 to 32 mg L N/day, but did not deteriorate over the monitoring period. Furthermore, mass‐balance calculations indicate that carbon consumption by heterotrophic denitrification has so far used only about 2% to 3% of the initial carbon mass in each case. Results suggest that such barriers should be capable of providing NO 3 ‐ treatment for at least a decade or longer without carbon replenishment. Reactive barriers have now been used to treat nitrate contamination from a variety of sources including septic systems, agricultural runoff, landfill leachate, and industrial operations. This demonstration of successful long‐term operation should allow this technology to become more widely considered for nitrate remediation, particularly at sites where passive treatment requiring a minimum of maintenance is desired.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations246
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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