The application of surfactant-enhanced soil washing process combined with adsorption using a recoverable magnetic granular activated carbon for remediation of PAH-contaminated soil
Notice bibliographique
Résumé
The efficiency of surfactant-enhanced soil washing combined with adsorption for PAHs removal from a real contaminated soil and the feasibility of surfactant recycling were investigated in this study. A synthesized magnetic granular activated carbon (MGAC) composite was used as the adsorbent and Tween 80 was the surfactant employed in this research. The experimental data for the adsorption of PAHs by MGAC in aqueous phase were best fitted with the Dubinin–Radushkevich isotherm model (0.66<R2<0.91), with the maximum PAH adsorption capacity of MGAC being in the range 6.2–10.9 µg/mL. According to the PAH solubilization tests, the increase in the Tween 80 dose from 1% to 5% (v/v) resulted in an increase in the total PAHs solubility up to ≈ 40%. The optimum ranges of the operational parameters for Tween 80-enhanced soil washing were determined as 5% Tween 80, a liquid to soil ratio of 10:1, a 72h washing time, and a temperature of 20°C. Under these conditions, the average PAHs percent removal from the contaminated soil was 67.6%. The remediation of contaminated soil samples using recycled 5% Tween 80 and 2% (w/w) MGAC (with no regeneration) was assessed in 7 successive cycles. The results indicated that the PAH removal efficiencies were 68.6, 70.7, 70.3, 61.6, 55.5, 50.2, and 39.4% for the repeated washing cycles, respectively. Tween 80 and the non-regenerated MGAC did not produce any waste or effluent after six times reuse in the treatment process. The surfactant adsorption tests showed that only 5 to 10% of Tween 80 would be adsorbed to the soil particles, suggesting the high recovery of the surfactant solution from the soil.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».