Mitigation of soil contaminated with diesel fuel using bioelectrokinetics
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effectiveness of bioelectrokinetics in rehabilitating a silty clayey sand contaminated with diesel fuel using three novel bacterial strains; Acinetobacter calcoaceticus, Sphingobacterium multivorum, and Sinorhizobium, isolated form agriculture land. Three electrokinetic bioremediation cells were used to conduct the tests and a novel electrode configuration technique was used to stabilize pH and water content in the soil specimen. Solar photovoltaic panels were used to generate sustainable energy for the process. The tests were carried out in outdoors for 55 days. Applied voltage, current passing through the electrokinetic cell, and the temperature of the soil specimen were recorded periodically during the test. The pH, water content, and diesel concentration were determined at the end of the tests. Over the test period, the voltage typically increased from zero before sunrise, remained relatively stabilized for about 4 h, and then started to decrease and dropped to zero by sunset. The temperatures in the cells were found to be 5-7 °C higher than the ambient temperature. The innovative electrode configuration succeeded in keeping the pH of soil to remain the same and thereby prevented the development of a pH gradient in the soil, an important development for survival of the bacteria. The diesel degradation in the soil after bioelectrokinetics were 20-30%, compared to 10-12% in the control test. The study was successful in developing environmentally friendly technology employing novel bacterial strains to degrade diesel fuel and utilizing solar panel to produce renewable energy for bioelectrokinetic during the winter season.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».