pH and Organic Carbon Dose Rates Control Microbially Driven Bioremediation Efficacy in Alkaline Bauxite Residue
Notice bibliographique
Résumé
Bioremediation of alkaline tailings, based on fermentative microbial metabolisms, is a novel strategy for achieving rapid pH neutralization and thus improving environmental outcomes associated with mining and refining activities. Laboratory-scale bioreactors containing bauxite residue (an alkaline, saline tailings material generated as a byproduct of alumina refining), to which a diverse microbial inoculum was added, were used in this study to identify key factors (pH, salinity, organic carbon supply) controlling the rates and extent of microbially driven pH neutralization (bioremediation) in alkaline tailings. Initial tailings pH and organic carbon dose rates both significantly affected bioremediation extent and efficiency with lower minimum pHs and higher extents of pH neutralization occurring under low initial pH or high organic carbon conditions. Rates of pH neutralization (up to 0.13 mM H + produced per day with pH decreasing from 9.5 to ≤6.5 in three days) were significantly higher in low initial pH treatments. Representatives of the Bacillaceae and Enterobacteriaceae, which contain many known facultative anaerobes and fermenters, were identified as key contributors to 2,3-butanediol and/or mixed acid fermentation as the major mechanism(s) of pH neutralization. Initial pH and salinity significantly influenced microbial community successional trajectories, and microbial community structure was significantly related to markers of fermentation activity. This study provides the first experimental demonstration of bioremediation in bauxite residue, identifying pH and organic carbon dose rates as key controls on bioremediation efficacy, and will enable future development of bioreactor technologies at full field scale.
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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 | 0,001 | 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 ».