Laboratory studies on ochre formation and removal from geotextile filters
Notice bibliographique
Résumé
The clogging of drainage systems due to the formation of ochre is considered a major threat to the performance of filters and drainage systems. Aiming to understand the factors leading to clogging, column tests were conducted using geotextile filters under three different filter submersion conditions and ferric citrate percolation to stimulate ochre production. After 76 days, in half of the column tests, the ferric citrate was changed to d-glucose in the percolation fluid to remove the ochre by the reductive dissolution of iron. The concentrations of dissolved oxygen (DO), Fe(II), Fe(III), and pH were monitored as a function of time. Ochre-clogged geotextile filters and the effects of reductive dissolution were observed by scanning electron microscopy coupled to energy-dispersive spectroscopy. The results indicated that ochre formation decreased substantially in the submerged filters due to the lower availability of oxygen for microbial aerobic activities. Percolation with d-glucose led to low DO content, reduced pH in the percolation fluid, and stimulation of a pre-existing population of iron-reducing bacteria, which reduced the Fe(III) to soluble Fe(II), reversing clogging in geotextile filters. This fundamental research may indicate a path for a new procedure for mitigation and removal of ochre of drainage systems.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».