Remediation of heavy-metal-contaminated sediments in USA using ultrasound and ozone nanobubbles
Notice bibliographique
Résumé
The lower 12·875 km of the Passaic River (NJ, USA) is heavily contaminated due to industrial activities – specifically heavy metal extraction from chromium (Cr)-ore-processing plants and production of pesticides and herbicides. Conventional methods for remediating contaminated sediments have limited application due to the tidal action and urban development of the contaminated section of the Passaic River. Hence, this study proposes an in situ technology using ultrasound and ozone (O3) nanobubbles to remediate the sediments. Ultrasound is capable of desorbing heavy metals from soil, and ozone can oxidise the released heavy metals to a form that is mobile for ease of extraction. Nanobubbles are used as an effective ozone delivery method for the oxidation of heavy metals. Bench-scale tests were performed to evaluate the feasibility of the proposed technology. Ozone nanobubbles increased the solubility of ozone in water and reduced wastage. Also, due to the high ozone concentrations in water, chromium oxidation increased. A synthetic soil with a grain size distribution similar to that of actual river sediments was artificially contaminated with chromium and used in this research. Test results showed a 97·54% chromium removal efficiency, suggesting the feasibility of the proposed technology for pilot-scale studies.
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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) | 0,000 | 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 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 ».