The Effect of Temperature and Aeration Rate on Bioremediation of Diesel-contaminated Soil in Solid-phase Bench-scale Bioreactors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bioremediation of hydrocarbon (HC) contaminated soils is most effective in aerobic conditions. Despite the fact that mass transfer of oxygen is an important process parameter, the effect of this parameter on solid-phase bioremediation has received limited attention. In this study, the combined effect of temperature and aeration on the bioremediation of low organic content coarse-grained soils, freshly contaminated with diesel, was investigated in solid-phase bench-scale bioreactors. Total HC and carbon range soil concentrations, volatilization, and microbial activity were monitored throughout the six-month experiments at two temperatures (7 and 22°C) and at two aeration rates (13 and 45 mL·s−1). Total HC removal reached between 48 and 83%. Generally, removal increased proportionally with temperature and aeration rates, and decreased proportionally with HC compounds molecular weight. Both biodegradation and volatilization played important roles in removal in all treatments. The high aeration rate enhanced microbial activity in soil. Enhancement was believed to be due to increased mass transfer of oxygen from the soil gas to the soil solution, where microbial activity occurs. However, high aeration also enhanced volatilization, especially at 22°C where 51% of HCs were lost to volatilization. High aeration rate enhanced biodegradation of compounds > nC15 without promoting their excessive volatilization. Keywords: aeratedbiopilepetroleum hydrocarbonsvolatilizationbiodegradationcold climate Acknowledgments This work was financially supported by the Director General Environment of the Canadian Department of National Defense, and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada. We thank the Analytical Services Group, Royal Military College (RMC), Kingston, ON, and the Analytical Services Unit, Queen's University, Kingston, ON, for help and guidance for data analysis; E. Creber and M. Serran for help in conducting laboratory work; Dr. R. Bathurst, Civil Engineering Department, RMC, for logistical support; and Dr. A. LeDuy, Département génie chimique, Université Laval, Québec, QC, for fruitful discussions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».