Reducing Conditions Influence U(IV) Accumulation in Sediments during <i>In Situ</i> Bioremediation
Notice bibliographique
Résumé
This study presents field experiments conducted in a contaminated aquifer in Rifle, CO, to determine the speciation and accumulation of uranium in sediments during in situ bioreduction. We applied synchrotron-based X-ray spectroscopy and imaging techniques as well as aqueous chemistry measurements to identify changes in U speciation in water and sediment in the first days follwing electron donor amendment. Limited changes in U solid speciation were observed throughout the duration of this study, and non-crystalline U(IV) was identified in all samples obtained. However, U accumulation rates strongly increased during in situ bioreduction, when the dominant microbial regime transitioned from iron- to sulfate-reducing conditions. Results suggest that uranium is enzymatically reduced during Fe reduction, as expected. Mineral grain coatings newly formed during sulfate reduction act as reduction hotspots, where numerous reductants can act as electron donors [Fe(II), S(II), and microbial extracellular polymeric substances] that bind and reduce U. The results have implications for identifying how changes in the dominant reducing mechanism, such as Fe versus sulfate reduction, affect trace metal speciation and accumulation. The outcomes from this study provide additional insights into uranium accumulation mechanisms in sediments that could be useful for the refinement of quantitative models describing redox processes and contaminant dynamics in floodplain aquifers.
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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 | 0,001 | 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 ».