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Enregistrement W2234688182 · doi:10.14447/jnmes.v16i3.21

Preformance of an Electrobiochemical Slurry Reactor for the Treatment of a Soil Contaminated with Lindane

2013· article· en· W2234688182 sur OpenAlexvenueno aff
B. Camacho-Pérez, Elvira Ríos‐Leal, O. Solorza‐Feria, Pedro Alberto Vazquez-Landa, Josefina Barrera-Cortés, M.T. Ponce‐Noyola, Jaime Garcı́a-Mena, N. Rinderknecht‐Seijas, Héctor M. Poggi‐Varaldo

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLindaneMicrobial fuel cellOrganic matterBiodegradationChemistryEnvironmental chemistryPulp and paper industrySlurryEnvironmental remediationBioremediationTotal organic carbonSoil contaminationContaminationPesticideEnvironmental scienceEnvironmental engineeringSoil waterAnodeElectrodeAgronomySoil scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lindane is a chlorinated pesticide known for its toxicity and persistence in the environment. Recently, it has been proposed that soil microbial fuel cell technology (SMFC) could be applied to enhance the removal of organic matter, phenol, and petroleum hydrocarbon in contaminated soil with simultaneous electricity output. Yet, there is no information on the application to remediation of soils polluted with pesticides. The purpose of this research was to evaluate the biodegradation of lindane with simultaneous electricity generation in an electrobiochemical slurry reactor (EBCR). The EBCR was inoculated with a sulfate reducing inoculum acclimated to lindane, it was further characterized, and batch operated for 30 day at room temperature. No external carbon source was supplemented in the experiment 1; the substrate was the soluble natural organic matter (NOM) of the soil. In the experiment 2 the EBCR was supplemented with a stock solution of sucrose: sodium acetate: lactate to give a final concentration of 2g COD/L in the reactor. Results from electrochemical impedance spectroscopy characterization in the EBCR (Experiment 1) showed that the equivalent circuit had a high anodic resistance R1=2064 Ω, cathodic resistance R3 = 192 Ω; and electrolyte/membrane resistance R2 = 7?, totaling a relatively high overall internal resistance Rint of 2263 Ω. During the batch operation, the EBCR showed a 30% lindane removal efficiency along with a maximum volumetric power of 165 mW m-3.This value compared favorably with results corresponding to sediments microbial fuel cells that are used to power weather monitoring systems. The organic matter removal was very high (72% as soluble COD, NOM) whereas the coulombic efficiency was low (5.4%). The latter, although, was higher than values reported for microbial fuel cells that degraded leachate-like effluents. In Experiment 2 of the EBCR both cell characteristics and performance significantly improved. The internal resistance as determined by polarization curve was 102 Ω when the two-electrode sets were connected in parallel. During the batch operation, the EBCR showed a 78% lindane removal and a maximum power volumetric of 634 mW m-3, the organic matter removal was 76% and coulombic efficiency was 15%. Finally, it can be concluded that our EBCR showed a high lindane removal capability and mixing of the slurry phase was associated to improvement of bioremediation and electricity performances of the device.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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