A comparative study of low-temperature dolomite formation driven by exopolymers from hypersaline microbial mats and clays
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have shown that surfaces rich in functional groups can facilitate nucleation of low-temperature (low-T) dolomite. However, to date few experiments have investigated the details of the nucleation mechanisms nor determined how naturally occurring substances influence crystallization pathways of low-T dolomite. In this study we isolated and characterized extracellular polymers (EPS) from a hypersaline sabkha, as well as clay standards and performed mineralization experiments with these surfaces as seed material. Mineralization experiments were carried out in batch reactors in a solution supersaturated with respect to dolomite. Our results showed that over a five-month period the rate of low-t dolomite formation in samples seeded with EPS was significantly higher compared to those seeded with clay. The observed rates were also shorter than previously published experiments using bacterial cultures (e.g., Kenward et al., 2013, Deng et al., 2019). Precipitates from samples seeded with EPS show crystallization of dolomite pre-cursors after several days and assemblages of dolomite crystals from 10-days forward [Figure 1]. Measurements from EPS seeded samples showed significant depletion of Ca and Mg in solution within one week as well as elevated alkalinity that coincided with dolomite crystallization. Samples seeded with clay and control samples without seed materials showed little and no dolomite crystallization, respectively, during the same time-frame. Overall, the results of this work shows that EPS isolated from microbial mats are preferential nucleation surfaces for carbonate precipitation when compared to clays. Additionally, the findings reveal that the properties of nucleation surfaces such as functional group type and concentration are a key factor driving low-T dolomite precipitation.
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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 ».