A microbial fuel cell in contaminated ground delineated by electrical self‐potential and normalized induced polarization data
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing interest in the use of geophysical methods to aid investigation and monitoring of complex biogeochemical environments, for example delineation of contaminants and microbial activity related to land contamination. We combined geophysical monitoring with chemical and microbiological analysis to create a conceptual biogeochemical model of processes around a contaminant plume within a manufactured gas plant site. Self‐potential, induced polarization and electrical resistivity techniques were used to monitor the plume. We propose that an exceptionally strong (>800 mV peak to peak) dipolar SP anomaly represents a microbial fuel cell operating in the subsurface. The electromagnetic and electrical geophysical data delineated a shallow aerobic perched water body containing conductive gasworks waste which acts as the abiotic cathode of microbial fuel cell. This is separated from the plume below by a thin clay layer across the site. Microbiological evidence suggests that degradation of organic contaminants in the plume is dominated by the presence of ammonium and its subsequent degradation. We propose that the degradation of contaminants by microbial communities at the edge of the plume provides a source of electrons and acts as the anode of the fuel cell. We hypothesize that ions and electrons are transferred through the clay layer that was punctured during the trial pitting phase of the investigation. This is inferred to act as an electronic conductor connecting the biologically mediated anode to the abiotic cathode. Integrated electrical geophysical techniques appear well suited to act as rapid, low cost sustainable tools to monitor biodegradation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».