<sup>34</sup>S/<sup>32</sup>S Fractionation during Sulfate Reduction in Groundwater Treatment Systems: Reactive Transport Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Isotope ratio measurements provide a tool for indicating the relative significance of biogeochemical reactions and for constraining estimates of the extent and rate of reactions in passive treatment systems. In this paper, the reactive transport model MIN3P is used to evaluate sulfur isotope fractionation in column experiments designed to simulate treatment of contaminated water by microbially mediated sulfate reduction occurring within organic carbon-based and iron and carbon-based permeable reactive barriers. A mass dependent fractionation model was used to determine reaction rates for 32S and 34S compounds during reduction, precipitation, and dissolution reactions and to track isotope-dependent mass transfer during SO4 removal. The δ34S values obtained from the MIN3P model were similar to those obtained from the Rayleigh equation, indicating that there was not a significant difference between the conceptual models. Differences between the MIN3P derived α value and the Rayleigh equation derived value were attributed to minor changes in the dissolution and precipitation rate of gypsum and mathematical differences in the fitting models. The results indicated that the prediction of δ34S was fairly insensitive to differences in the fractionation factor at the concentration ranges measured in the current study. However, more significant differences would be expected at low sulfate conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».