Rates of As and Trace-Element Mobilization Caused by Fe Reduction in Mixed BTEX–Ethanol Experimental Plumes
Notice bibliographique
Résumé
Biodegradation of organic matter, including petroleum-based fuels and biofuels, can create undesired secondary water-quality effects. Trace elements, especially arsenic (As), have strong adsorption affinities for Fe(III) (oxyhydr)-oxides and can be released to groundwater during Fe-reducing biodegradation. We investigated the mobilization of naturally occurring As, cobalt (Co), chromium (Cr), and nickel (Ni) from wetland sediments caused by the introduction of benzene, toluene, ethylbenzene, and xylenes (BTEX) and ethanol mixtures under iron- and nitrate-reducing conditions, using in situ push-pull tests. When BTEX alone was added, results showed simultaneous onset and similar rates of Fe reduction and As mobilization. In the presence of ethanol, the maximum rates of As release and Fe reduction were higher, the time to onset of reaction was decreased, and the rates occurred in multiple stages that reflected additional processes. The concentration of As increased from <1 μg/L to a maximum of 99 μg/L, exceeding the 10 μg/L limit for drinking water. Mobilization of Co, Cr, and Ni was observed in association with ethanol biodegradation but not with BTEX. These results demonstrate the potential for trace-element contamination of drinking water during biodegradation and highlight the importance of monitoring trace elements at natural and enhanced attenuation sites.
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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 ».