Biogeochemical Behavior of Metals Along Two Permeable Reactive Barriers in a Mining‐Affected Wetland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The biogeochemistry of two alkaline permeable reactive barriers (PRBs) installed for remediation in a mining‐affected wetland was investigated in order to assess the importance of colloidal particles on metal removal processes in such systems. At the time of investigation, both PRBs were effective in removing U, Cu, and Zn (>95%) from groundwater but were slightly less efficient for Ni and Co (<90%). Previously installed groundwater wells allowed an in‐depth analysis of groundwater passing through the first PRB. Here, in an alkaline environment (pH 6.0–9.7), 11–14% of Ni, 36–37% of Co, 77–81% of Cu, 14–17% of U, and 10–19% of Fe were associated with organic matter and inorganic colloids, while upgradient in the more acidic environments (pH <6.0), ionic species and complexes (e.g., Co2+, Ni2+, Cu2+, and UO2H3SiO4+) dominated. Copper and U preferentially bound to larger colloidal fractions (>1 kDa), which might have promoted their sequestration. Uranium removal was likely further enhanced by U (VI) reduction in the alkaline and oxygen‐depleted conditions of the PRBs. The less efficient removal of Ni and Co, being target metals for remediation, was explained by a combination of their high solubility, unfavorable redox and pH conditions created by the alkaline PRBs, and their limited association with colloidal particles. These considerations are critical in the design of future PRBs for the remediation of similar systems.
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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 ».