Phytoremediation of hydrocarbon-contaminated soils with emphasis on the effect of petroleum hydrocarbons on the growth of plant species
Notice bibliographique
Résumé
To date, many developing countries such as Iran have almost completely abandoned the idea of decontaminating oil-polluted soils due to the high costs of conventional (physical/chemical) soil remediation methods. Phytoremediation is an emerging green technology that can become a promising solution to the problem of decontaminating hydrocarbon-polluted soils. Screening the capacity of native tolerant plant species to grow on aged, petroleum hydrocarbon-contaminated soils is a key factor for successful phytoremediation. This study investigated the effect of hydrocarbon pollution with an initial concentration of 40 000 ppm on growth characteristics of sorghum ( Sorghum bicolor ) and common flax ( Linum usitatissumum ). At the end of the experiment, soil samples in which plant species had grown well were analyzed for total petroleum hydrocarbons (TPHs) removal by GC-FID. Common flax was used for the first time in the history of phytoremediation of oil-contaminated soil. Both species showed promising remediation efficiency in highly contaminated soil; however, petroleum hydrocarbon contamination reduced the growth of the surveyed plants significantly. Sorghum and common flax reduced TPHs concentration by 9500 and 18500 mg kg ‑1 , respectively, compared with the control treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».