Enhancement of Bioremediation and Phytoremediation Using Electrokinetics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This chapter discusses the use of bioremediation and phytoremediation coupled with electrokinetics and presents the elements contributing to the success of the remediation process. A deep discussion and an overview of the current advancement in the biotechnologies are outlined in details. Innovative solutions for challenges facing the field application of the new technology are presented and new directions are proposed. A careful review for contaminated site conditions including pH, temperature, and other factors influencing the behavior of microbial community are presented. Great deal of discussion is around overcoming the adverse effect of electrolysis reactions, which is a by-product of electrokinetics. The discussion includes prolonging the survival of the indigenous bacteria, increase of microbial enzyme secretion, improvement of the indigenous bacteria metabolism, and exploration of metagenomics resources from soil biota. The challenges facing the field application of bioremediation and phytoremediation including the delivery of the electron donors and/or acceptors and nutrients to microorganisms involved in the biodegradation, particularly in clay soils, which has very low hydraulic conductivity, is discussed. The use of electrokinetics in biostimulation application to enhanced degradation of organic pollutant is reviewed. The implementation of bioaugmentation in bioremediation coupled with electrokinetics to enhance the outcome of bioremediation is presented.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle