Response of sulfate-reducing bacteria and supporting microbial community to persulfate exposure in a continuous flow system
Notice bibliographique
Résumé
Coupling of chemical oxidation using persulfate with bioremediation has been proposed as a method to increase remedial efficacy at petroleum hydrocarbon contaminated sites. To support this integrated treatment approach, an understanding of persulfate impact on the indigenous microbial community is necessary for system design. As sulfate-reducing bacteria (SRB) are active in most aquifer systems and can utilize the sulfate generated from the degradation of persulfate, this study assessed the impact on SRB and the supporting anaerobic microbial community when exposed to persulfate in a continuous flow system. A series of bioreactors (1000 L) packed with anaerobic aquifer material were operated for an 8 month acclimatization period before being continuously subjected to benzene, toluene, ethylbenzene and xylenes (total BTEX 3 mg L-1). After 2 months, the bioreactors were then exposed to an unactivated persulfate solution (20 g L-1), or an alkaline-activated persulfate solution (20 g L-1, pH 12) then effluent-sampled for 60 days following. A combination of culture and molecular-based techniques were used to monitor SRB presence and structural profiles in the anaerobic SRB-specific and broader microbial community. Post-exposure, the rate of BTEX mass removal remained below pre-exposure values; however, trends suggest that full recovery would be expected. Rebound of SRB-specific and the associated microbial community to pre-exposure levels were observed in all exposed bioreactors. Structural community profiles identified recovery in both microbial species and diversity indices. Findings from this investigation demonstrate robustness of SRB in the presence of a supporting microbial community and, thus, are suitable organisms for target use during bioremediation in an integrated system with persulfate.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».