A sustainable colloidal material with sorption and nutrient‐supply capabilities for in situ groundwater bioremediation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbial degradation of subsurface organic contaminants is often hindered by the low availability of both contaminants and nutrients, especially phosphorus (P). The use of activated carbon and traditional P fertilizers to overcome these challenges has proved ineffective; therefore, we sought to find an innovative and effective solution. By heating bone meal–derived organic residues in water in a closed reactor, we synthesized nonporous colloids composed of aromatic and aliphatic structures linked to P groups. X‐ray absorption near edge spectroscopy analysis revealed that the materials contain mostly bioavailable forms of P (i.e., adsorbed P and magnesium‐bearing brushite). The capacity of the materials to adsorb organic contaminants was investigated using benzene and batch isotherm experiments. The adsorption isotherms were fitted to the linearized Freundlich model; isotherm capacity (logKF) values for the materials ranged between 1.6 and 2.8 μg g–1. These results indicate that the colloidal materials have a high affinity for organic contaminants. This, coupled with their possession of bioavailable P, should make them effective amendments for in situ groundwater bioremediation. Also, the materials’ chemical properties suggest that they are not recalcitrant, implying that they will not become potential contaminants when released into the environment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».