Combining Remediation Techniques Increases Kinetics for Removal of Persistent Organic Contaminants from Soil
Notice bibliographique
Résumé
A number of techniques, both mechanical and biological, have been investigated for the remediation of persistent organic contaminants from soils. However, most of these techniques have been applied independently. As a consequence of using only one process, remediation usually is slow for persistent organic contaminants. To improve remediation, multiple techniques that complement different aspects of contaminant removal have been applied to soils in combination. This resulted in an enhanced multi-process phytoremediation system that improved and accelerated the overall remediation resulting in removal of 95% of total PAHs. The remediation system includes physical (volatilization), photochemical (photooxidation), microbial degradation and plant growth (phytoremediation) processes. The techniques applied to realize these processes are land fanning (aeration and light exposure), microbial remediation (introduction of contaminant degrading bacteria) and phytoremediation (plant growth with plant growth promoting rhizobacteria). This system was very effective at removal of persistent, strongly bound contaminants from soil. It appears that the combination of these components may be a viable solution for remediating persistent organic contaminants from soils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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 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 ».