Remediation of Dicofol Type Ddts-Contaminated Sediments by Ferrous Activated Sodium Persulfate Oxidation
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, contamination by dicofol-type DDTs has attracted immense concern as a new source of DDT pollution. In this study, sediment samples from a dicofol manufacturing factory in Tianjing, China exhibited serious DDT contamination [p,p'-DDE (115.27 mg kg-1) and p,p'-DDT (11.84 mg kg-1)]. Results of the batch experiments showed that total DDT degradation rates increase as S2O82?/Fe2+ molar ratios increase. The S2O82-/Fe2+ molar ratios used in this study were as follows: 60/10 < 10/30 < 20/30 < 60/50 < 60/20 < 40/30 < 60/40 < 60/30 < 80/30. Their corresponding degradation rates were 31, 43, 52, 69, 70, 71, 72, 89, and 91 ug g-1, respectively. The optimal S2O82-/Fe2+ molar ratio was 60/30, which resulted in 64% and 96% degradation of p,p'-DDE and p,p'-DDT, respectively. However, when an excessive amount of ferrous ion was used (<S2O82-/Fe2+ molar ratio of 60/30), then competition for SO4? between ferrous ion and DDTs resulted in decreased DDT degradation efficiency and increased persulfate decomposition (represented by the generated amount of sulfate). Our results implied that a slow and steady production of sulfate free radicals is favorable for DDT degradation, and that Fe2+ availability plays an important role in controlling persulfate reactions activated by ferrous ion. Fe2+-activated persulfate oxidation may be significant in developing environment friendly and fast-remediation options for DDT-contaminated sediments and soil. Therefore, this study contributes to current knowledge on remediating DDT contamination.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».