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Enregistrement W3173832204 · doi:10.1002/jctb.6837

A laboratory and field investigation of aerobic biodegradation of sulfolane in groundwater

2021· article· en· W3173832204 sur OpenAlexaffabout
D’Arcy Winifred Mulder, Linlong Yu, Gopal Achari

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfolaneBiodegradationEnvironmental chemistryEnvironmental scienceGroundwaterChemistryGeologyOrganic chemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Sulfolane has recently emerged as a contaminant of concern in and around oil and gas processing sites in North America and elsewhere. In this research, a comprehensive laboratory study was conducted to investigate the importance of several factors (nutrient levels, aeration methods and inoculants) involved in aerobic biodegradation of sulfolane in groundwater. The aerobic biodegradation of sulfolane was also evaluated under field conditions, which can provide useful information for future field application. RESULTS A lag period of 40–141 h and a zero‐order rate of 0.6–6 mg L −1 h −1 for sulfolane degradation were observed under different laboratory conditions. The aerobic biodegradation rates observed in the field in Alberta, Canada were 4–6 mg L −1 day −1 . A C:N:P ratio of 100:5:1 was determined to be suitable for aerobic degradation of sulfolane. The introduction of sediments from sulfolane‐contaminated sites can shorten the lag period from 141 to 74 h. CONCLUSIONS Sulfolane can be effectively degraded in groundwater using aerobic biodegradation in both laboratory and field conditions. A negative correlation was obtained between adenosine triphosphate and sulfolane concentration when it started to degrade. © 2021 Society of Chemical Industry (SCI).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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