Phytoremediation of diclofenac using the Green Liver System: Macrophyte screening to system optimization
Notice bibliographique
Résumé
Green Liver Systems employ the ability of macrophytes to take up, detoxify (biotransform), and bioaccumulate pollutants; however, these systems require optimization to target specific pollutants. In the present study, the aim was to test the applicability of the Green Liver System for diclofenac remediation considering the effects of selected variables. As a starting point, 42 macrophyte life forms were evaluated for diclofenac uptake. With the three best performing macrophytes, the system efficiency was evaluated at two diclofenac concentrations, one environmentally relevant and that other significantly higher (10 µg/L and 150 µg/L) and in two system sizes (60 L and 1000 L) as well as at three flow rates (3, 7, and 15 L/min). The effect of single species and combinations on removal efficiency was also considered. The highest internalization percentage was recorded in Ceratophyllum spp., Myriophyllum spp., and Egeria densa. Phytoremediation efficiency with species combinations was far superior to utilizing only a single macrophyte type. Furthermore, the results indicate that the flow rate significantly affected the removal efficiency of the pharmaceutical tested, with the highest remediation efficiency obtained with the highest flow rate. System size did not significantly affect phytoremediation; however, increase diclofenac concentration reduced the systems performance significantly. When planning the setup of a Green Liver System for wastewater remediation, basic knowledge about the water, i.e., pollutant types and flow, must be utilized during planning to optimize remediation. Various macrophytes show diverse uptake efficiencies for different contaminants and should be selected based on the pollutant composition of the wastewater.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».