Sorption- and diffusion-induced isotopic fractionation in chloroethenes
Notice bibliographique
Résumé
Isotopic fractionation of groundwater contaminants can occur due to degradation, diffusion and sorption. Of these, only degradation has been extensively explored, yet diffusive isotopic fractionation (DIF) and sorptive isotopic fractionation (SIF) can have significant effects on the isotopic enrichment of groundwater contaminants. Understanding how to mathematically describe and model these processes is vital to the correct interpretation of compound-specific isotope analysis (CSIA) data in the field. Here, models for these physical fractionation processes are developed and described, including the definition of a sorption enrichment factor. These models are then implemented numerically using inverse and finite-element methods to investigate two scenarios, diffusion-sorption and diffusion-sorption-advection, that have been measured in the laboratory. Concentration, δ37Cl, and δ2H data from cis-dichloroethene (cDCE) and trichloroethene (TCE) are used as inputs to the models. Unknown transport parameters including diffusive fractionation exponents are determined from an inverse modelling approach. DIF is shown to have a stronger influence on chlorine isotopologues than on hydrogen isotopologues. For both cDCE and TCE, the sorption enrichment factor of chlorine is found to be negative while that of hydrogen is positive. The presented approach and results provide novel tools and insight into DIF and SIF and underline that these processes should be taken into account when using CSIA to assess contaminant fate.
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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 ».