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Enregistrement W2507212591 · doi:10.1080/10889868.2017.1312265

Large-scale bioventing degradation rates of petroleum hydrocarbons and determination of scale-up factors

2017· article· en· W2507212591 sur OpenAlexaff
Michael J. Mosco, Richard G. Zytner

Notice bibliographique

RevueBioremediation Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceBioremediationEnvironmental remediationGroundwater remediationPetroleumSoil waterMoistureDegradation (telecommunications)Environmental chemistryGasolineEnvironmental engineeringSoil scienceContaminationWaste managementChemistryEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioventing is a cutting edge, nondestructive treatment method that uses indigenous soil microorganisms in situ to remediate petroleum hydrocarbons in the unsaturated soil zone. Transferring the application of this technology to a field environment still has some uncertainties due to scale-up challenges. In order to identify the scale-up factor, a 80-kg soil reactor system was developed, consisting of a custom-made reactor, climate chamber, low-flow venting system, and an off-gas capture device. Sandy and clayey soils were tested with known concentrations of spiked synthetic gasoline. Various environmental conditions were monitored, which included moisture levels, pH, microbial levels, and nutrient and oxygen levels. Results show a second-stage degradation rate similar to the degradation rate obtained from research conducted with a 4-kg reactor, giving an average scale-up factor of 2.3 ± 0.4. The completed research shows that working with a 80-kg laboratory reactor is feasible, yet not always necessary for the development of scale-up factors. A complimentary study with aged soil contaminants was performed and yielded degradation rates that were significantly reduced.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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