Bacterial diversity and production of sulfide in microcosms containing uncompacted bentonites
Notice bibliographique
Résumé
Aims This study examined the diversity and sulfide-producing activity of microorganisms in microcosms containing commercial clay products ( e.g. , MX-80, Canaprill and National Standard) similar to materials which are currently considered for use in the design specifications for deep geologic repositories (DGR) for spent nuclear fuel. Methods and results In anoxic microcosms incubated for minimum of 60 days with 10 g l -1 NaCl, sulfide production varied with temperature, electron donor and bentonite type. Maximum specific sulfide production rates of 0.189 d −1 , 0.549 d −1 and 0.157 d −1 occurred in lactate-fed MX-80, Canaprill and National Standard microcosms, respectively. In microcosms with 50 g l -1 NaCl, sulfide production was inhibited. Denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) profiling of microcosms revealed the presence of bacterial classes Clostridia, Bacilli, Gammaproteobacteria, Deltaproteobacteria, Actinobacteria, Sphingobacteriia and Erysipelotrichia . Spore-forming and non-spore-forming bacteria were confirmed in microcosms using high-throughput 16S rRNA gene sequencing. Sulfate-reducing bacteria of the genus Desulfosporosinus predominated in MX-80 microcosms; whereas, Desulfotomaculum and Desulfovibrio genera contributed to sulfate-reduction in National Standard and Canaprill microcosms. Conclusions Commercial clays microcosms harbour a sparse bacterial population dominated by spore-forming microorganisms. Detected sulfate- and sulfur-reducing bacteria presumably contributed to sulfide accumulation in the different microcosm systems. Significance and impact of study The use of carbon-supplemented, clay-in-water microcosms offered insights into the bacterial diversity present in as-received clays, along with the types of metabolic and sulfidogenic reactions that might occur in regions of a DGR ( e.g. , interfaces between the bulk clay and host rock, cracks, fissures, etc. ) that fail to attain target parameters necessary to inhibit microbial growth and activity.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».