Bioremediation of Petroleum Hydrocarbons in the Subsurface
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to human activity and, to a lesser extent, natural processes, petroleum hydrocarbons continue to pollute the environment. These contaminants of concern can be found globally and their remediation is key to restoring affected sites to safe and functional status. Conventional treatment of sites contaminated with petroleum hydrocarbons relies heavily on remediation approaches that are often financially prohibitive or may be technically impractical and that sometimes produce undesirable by-products. Using microbes that occur in nature (if not always at the site), can be a viable treatment with distinct advantages. Understanding the environment, contaminants, and natural biological processes occurring are key aspects for effective application of remediation techniques that rely on biological processes. Whether by stimulating the native microbial community, or, secondarily, by augmenting the native community with known degrader populations to degrade the target compounds, bioremediation is a practical, effective, and sustainable natural solution to a wide array of contamination around the globe. This chapter explores approaches to bioremediation of both soil and groundwater contaminated by petroleum hydrocarbons, describing how the approaches work and the benefits and challenges associated with them. It focuses on the use of aerobic and anaerobic microbial bioremediation, phytoremediation, and mycoremediation to address petroleum hydrocarbons.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».