Cyperus laevigatus L. Enhances Diesel Oil Remediation in Synergism with Bacterial Inoculation in Floating Treatment Wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Diesel oil is considered a very hazardous fuel due to its adverse effect on the aquatic ecosystem, so its remediation has become the focus of much attention. Taking this into consideration, the current study was conducted to explore the synergistic applications of both plant and bacteria for cleaning up of diesel oil contaminated water. We examined that the application of floating treatment wetlands (FTWs) is an economical and superlative choice for the treatment of diesel oil contaminated water. In this study, a pilot scale floating treatment wetlands system having diesel oil contaminated water (1% w/v), was adopted using Cyperus laevigatus L and a mixture of hydrocarbons degrading bacterial strains; viz., Acinetobacter sp.61KJ620863, Bacillus megaterium 65 KF478214, and Acinetobacter sp.82 KF478231. It was observed that consortium of hydrocarbons degrading bacteria improved the remediation of diesel oil in combination with Cyperus laevigatus L. Moreover, the performance of the FTWs was enhanced by colonization of bacterial strains in the root and shoot of Cyperus laevigatus L. Independently, the bacterial consortium and Cyperus laevigatus L exhibited 37.46% and 56.57% reduction in diesel oil, respectively, while 73.48% reduction in hydrocarbons was exhibited by the joint application of both plant and bacteria in FTWs. Furthermore, microbial inoculation improved the fresh biomass (11.62%), dry biomass (33.33%), and height (18.05%) of plants. Fish toxicity assay evaluated the effectiveness of FTWs by showing the extent of improvement in the water quality to a level that became safe for living organisms. The study therefore concluded that Cyperus laevigatus L augmented with hydrocarbons degrading bacterial consortium exhibited a remarkable ability to decontaminate the diesel oil from water and could enhance the FTWs performance.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».