Engineered Bioremediation of NAPL Polluted Sites: Experimental and Simulation-Optimization Approach under Heterogeneous Moisture and Temperature Conditions
Notice bibliographique
Résumé
An integrated experimental-numerical approach is used in this study to bioremediate a toluene, a nonaqueous phase liquid (NAPL), contaminated land site, having varying moisture and temperature levels. The rates of biodegradation in saturated and unsaturated zones under varying soil-moisture (100% to 20%) and temperature (30°C±2°C and 10°C±0.5°C) conditions are obtained by conducting a series of laboratory experiments first. Thereafter, an integrated approach for engineered bioremediation of a characteristic polluted subsurface site is developed considering a system of injection-extraction wells and a HYDRUS three-dimensional (3D) simulator. The injection-extraction wells system is optimally designed to enhance the natural bioremediation rate by having three injection wells and one extraction well to provide additional oxygen supply to the contaminated zone and to contain the NAPL plume in the treatment zone. The pumping rates for injection and extraction wells are optimized using an extreme learning machine-particle swarm optimization-based simulation-optimization approach (ELM-PSO). The results show that the biodegradation rates are high at 30°C for the polluted site having soil moisture content around field capacity. The degradation rate is reduced significantly at a lower temperature of 10°C, particularly when the soil moisture content is kept in the low (40%–20%) range. The designed injection-extraction well system shows that almost similar costs of remediation are required when the soil moisture content is maintained in the range of 60%–80% of the saturation level at a high (30°C) temperature. No substantial change in the time of remediation is observed by changing the soil moisture content between 60% and 80% at this high temperature. However, an elongated time period of treatment observed at a 60% moisture content as compared to the 80% level at a low (10°C) temperature indicates the dominant role of temperature stress as compared with the soil moisture availability. Further, this combination takes about 66% less time in remediating the pollutant concentration to an acceptable level than the time required at the low temperature and moisture content levels. The findings of this study are of direct use in planning remediation strategies for hydrocarbon contaminated sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».