Study on the effects of new developed biochar and sludge composite materials on copper and lead contaminated soil and its remediation mechanism
Notice bibliographique
Résumé
In this study, composite repair material was obtained by composting and fermentation of straw biochar and sludge according to the mass ratio of 1:4. The remediation effect of its composite remediation materials on heavy metals copper (Cu) and lead (Pb) in soil was investigated. The characterization results of the composite remediation material showed that the material had rich pore structure, high specific surface area and rich functional groups such as hydroxyl, carbonyl and carboxyl groups, and had high adsorption capacity for heavy metals in contaminated soil. The passivation effect of Cu and Pb in contaminated soil was investigated under different application amount (3%, 5%) and passivation time (15d, 60d). The changes of Cu and Pb content, availability and morphology distribution in the soil before and after the addition of remediation materials were analyzed. The results showed that the passivation effect of Cu and Pb in soil was significantly enhanced with increasing passivation time and application amount. In conclusion, the addition of remediation materials effectively reduced the content and effectiveness of heavy metals in the soil and promoted the change of Cu and Pb morphology in the heavy metal-contaminated soil, thus realizing the remediation of the heavy metal-contaminated 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».