Strategies for Bioremediation of Soil from an Industrial Site Exposed to Chlorinated and Nitroaromatic Compounds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As technological advances allow the development of new products, the number of synthetic chemical compounds released into the soil, surface water and groundwater increases, posing a threat to the environment. Therefore, treatability studies to improve bioremediation strategies (biostimulation and bioaugmentation) were applied to samples of soil containing nitro and chlorinated aromatic compounds from a former chemical manufacturing site in Brazil. Native microorganisms were stimulated to degrade compounds including dichloroanilines, dichloronitrobenzenes, 2‐chloronitrobenzene, and 1,2‐chlorobenzene, through oxygen exposure and pH (6.0‐8.4) and moisture content (13‐23%) adjustments. For the inoculation of soil samples, a culture enriched from site groundwater was developed. The aeration alone stimulated the indigenous microbes to degrade some of the compounds. However, reinoculation with an enriched culture and moisture content adjustment increased the attenuation rates by 3.6 and 1.4 times, respectively. The pH values in the range of 7.6 and 8.4 seem not to harm microbes' activity and moisture content higher than 16% is recommended to enhance biodegradation. Based on the findings, it is likely that natural attenuation is happening in aerobic zones at the site. Results indicate both bioremediation strategies (biostimulation and bioaugmentation through reinoculation with enriched culture mainly composed of organisms from the Diaphorobacter genus) are promising strategies to enhance bioremediation. However, considering the applicability of the strategies on a field scale, further experiments will broaden the understanding of biodegradability of compounds, such as their inhibitory effects when in higher concentration (>150 mg/kg), individually or combined.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».