Enhancement of Bioremediation and Phytoremediation Using Electrokinetics
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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».