Remediation of a Heavy Metal Contaminated Soil by a Rhamnolipid Foam
Notice bibliographique
Résumé
Studies were initiated with a rhamnolipid biosurfactant in columns to simulate in situ conditions. The biosurfactant was injected in the form of a foam and liquid solutions. The study was conducted in three steps: evaluation of the foam characteristics, investigation of pressure buildup by foam injection and removal of metals by the foam. Foam quality of the rhamnolipid was shown to vary between 90 and 99% with stabilities from 17 to 41 minutes. Pressure build up was then evaluated with different flow rates, foam quality and biosurfactant solutions. Metal removal was then evaluated from a sandy soil contaminated with 1,710 ppm of Cd and 2,010 ppm of Ni. Maximum removal was obtained by a foam produced by 0.5% rhamnolipid solution after 20 pore volumes. Removal efficiency for the biosurfactant foam was 73.2 % of Cd and 68.1% of Ni. For the biosurfactant liquid solution, 61.7% Cd and 51.0 % were removed. Distilled water removed only 18 % of both Cd and Ni. Liquid solutions with concentrations of 0.5, 1.0 and 1.5% rhamnolipid at pH values of 6.8, 8 and 10 were also evaluated for their ability to remove metals but they did not show any significant beneficial effects. Therefore, rhamnolipid foam may be an effective and non-toxic method of remediating heavy metal contaminated soils. Further efforts will be required to enable its use at field scale.
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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 ».