Lab-scale experiment assessment of air sparging BTEX removal in fine-grained aquifer of Shiraz Oil Refinery
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Groundwater contamination by petroleum hydrocarbons is a major concern throughout the world. Shiraz Oil Refinery (SOR) site has been subjected to several leakage and spills in the past, and consequently six separate non-aqueous phase liquids sources and their consequent plumes are formed in the fine-grained Quaternary aquifer of the site. Laboratory experiments were performed to study the benzene, toluene, ethyl-benzene, and the three xylene isomers (termed BTEX) removal efficiency of air sparging (AS) method, using a site porous material in a three-dimensional flow box model. Different air injection flow rate and injection patterns in four different set of experiments were examined. Water level change (upwelling), dissolved oxygen (DO) values as indirect indicator of sparging well radius of influence (ROI) and BTEX concentration of the saturated zone as direct indicator were measured in a dense network of monitoring wells installed in the porous material section. Results showed that channelized airflow is more probable, resulting in reduction of the effectiveness of the AS in the SOR finegrained aquifer. To apply AS method in this media, decreasing AS flow rate but increasing sparging points is a more efficient strategy during AS operation. Furthermore, special consideration should be taken in determining ROI in fine-grained porous material due to channelization of airflow. Therefore, a proper design of number and placement of the sparging points and monitoring wells are required. Therefore, AS remediation method is effective to reduce BTEX concentration in fine-grained material of SOR aquifer if well designed and operated.
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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 | 0,000 | 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 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 ».