Contamination of a calcareous soil by battery industry wastes. I. Characterization
Notice bibliographique
Résumé
A study of soil contamination due to the disposal of waste from a battery industry was conducted. The soil particle size, organic matter content, and buffering capacity were characterized. The heavy metal content of the soil was characterized with soil depth, soil particle size, and with respect to the fraction of the soil by which it was retained. Lead was found to be the dominant contaminant with all other metals present at considerably lower concentrations. Most of the lead was retained in the fraction of the soil that had a particle size less than 2 mm. This fraction represented 40.8% of the soil and contained 24 600 mg Pb/kg of soil. A particle size analysis indicated that 45.3% of soil particles were found to be greater than 4.75 mm. The pH of the contaminated soil in water was found to be 7.6 and was similar to the background soil. The similarity in pH was attributed to the high calcium content of the native soil. The lead content in the native soil that was collected 100 m away from the contaminated site was found to be 1967 mg/kg in the soil with particle sizes less than 2 mm (contaminated soil). The difference in pH between KCl solution (pH 7.0) and in water was found to be 0.6 indicating that the pH value was above the point of zero salt effect. An evaluation of the buffering capacity revealed that 297 mL of 0.5 M HNO 3 per kg of soil was required to substantially modify the soil pH. The heavy metals in the soil were sequentially extracted to quantify the water soluble, exchangeable, carbonate, oxides, organic matter, and residual fractions. The Pb concentrations were mainly found in the carbonate and oxide fractions of the soil.Key words: heavy metals, soil pollution, characterization, retention form.
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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) | 0,002 | 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 ».