Remediation of organic contaminated soil by Fe-based nanoparticles and surfactants: a review
Notice bibliographique
Résumé
Surfactants and nanoparticles have been effectively used for environmental remediation for many years. Over the years, various methods have been developed to synthesize nanoparticles using different surfactants to obtain a s higher treatment efficiency for organic contaminated soil. Compared to conventional remediation methods, the in-situ remediation technique provides advantages, such as being more eco-friendly and cost-effective. This review provides an overview of the remediation of organic contaminated soil using surfactant-stabilized Fe-based nanoparticles, mostly surfactant-stabilized nanoscale zero-valent iron (nZVI). In addition, the use of other stabilizers and the mechanisms of stabilization are discussed. The combination of surfactants and Fe-based nanoparticles can be effectively used to remediate organic contaminants from soil, such as trichloroethylene (up to 99%), polychlorinated biphenyls (up to 80%), perchloroethylene (up to 93%). The treatment efficiency organic contaminants in soil by surfactant-stabilized nanoparticles is higher than only surfactant (less than 90%) or nanoparticles (less than 80%) due to the synergistic effects between surfactants and nanoparticles. This technique is generally more effective to use as a strong reductant, such as reductive dehalogenation or reductive immobilization of metals, while less cost-effective as an adsorbent. In addition, the remediation rate depends on various factors, such as pH, temperature, natural organic matter, ionic strength, type and concentration of stabilizers, site characteristics, contaminant features, nanoparticle and surfactant properties. However, short lifetimes or potential toxicity of nanoparticles are some limitations of this technique.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».