Optimization of nitrogen for bioventing of gasoline contaminated soil
Notice bibliographique
Résumé
Bioventing is a promising in situ remediation technology for hydrocarbon contaminated soil. Using low airflow rates to produce oxygen-rich conditions in the vadose zone, and nutrient addition, bioventing stimulates indigenous microorganisms that degrade the hydrocarbon contaminants. However, several questions about bioventing remain to be answered, including the optimum soil water content, type and amount of nutrients necessary, and contributions of different microbes. Experiments were conducted using small-scale respirometers containing gasoline-contaminated soil from an active remediation site to determine the effects of soil water content, nitrogen content, nitrogen form, and the composition of the microbial population on the gasoline biodegradation rate. Results indicate that optimum bioventing conditions were 18 wt.% soil water content, C:N = 10:1, using NH4+-N. A maximum first-order degradation rate constant of 0.12/d was observed. Biodegradation was limited at high C:N ratios by the availability of nitrogen and at low C:N ratios by acidification. It was also determined that aerobic bacteria were the dominant group responsible for biodegradation, with fungi playing a minor role. Key words: bioventing, degradation rate, nutrients, water content, scale-up, gasoline, microbial population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 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 ».