Kinetics of phytoremediation of petroleum hydrocarbon contaminated soil
Notice bibliographique
Résumé
Earthmaster and the University of Waterloo have successfully developed plant growth promoting rhizobacteria (PGPR) - Enhanced Phytoremediation Systems (PEPSystems™) which have been deployed across Canada for the treatment of soil contaminated with petroleum hydrocarbons (PHCs), including CCME fractions F2 and F3. A challenge with phytoremediation is to predict the length of time to remediate a site so that site owners will be inclined to use the technology. In previous field trials of PEPSystems, it was determined that PHC was mostly degraded by microbes in the rhizosphere, following first-order exponential decay kinetics. Using new PEPSystems data collected from multiple commercial remediation sites across Western Canada, the kinetic equations of PHC decay were tested to determine if remediation time was accurately predicted. In general, when compared to the predicted time to remediation endpoint, data from recent commercial field applications showed that 35% and 20% less time was needed to reach remediation endpoints for fractions F2 and F3, respectively. As a result, the predictive kinetic equation for fraction F2 degradation was updated to reflect current remediation outcomes. Insufficient data were available to update the F3 equation. Being able to more accurately predict remediation timelines will enhance the value and utilization of PEPSystems.
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 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) | 0,001 | 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 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 ».