Potential of biochar and humic substances for phytoremediation of trace metals in oil sands process affected water
Notice bibliographique
Résumé
Oil sands process affected water (OSPW) is produced during bitumen extraction and typically contains high concentrations of trace metals. Constructed wetlands have emerged as a cost effective and green technology for the treatment of metals in wastewaters. Whether the addition of amendments to constructed wetlands can improve metal removal efficiency is unknown. We investigated the synergistic effects of carbon based amendments and wetland plant species in removal of arsenic, cadmium, cobalt, chromium, copper, nickel, and selenium from OSPW. Three native wetland species (Carex aquatilis, Juncus balticus, Scirpus validus) and two amendments (canola straw biochar, nano humus) were investigated in constructed wetland mesocosms over 60 days. Amendment effect on metal removal efficiency was not significant, while plant species effect was. Phytoremediation resulted in removal efficiencies of 78.61-96.31 % for arsenic, cadmium, and cobalt. Carex aquatilis had the highest removal efficiencies for all metals. Amendments alone performed well in removing some metals and were comparable to phytoremediation for cadmium, cobalt, copper, and nickel. Metals were primarily distributed in roots with negligible translocation to shoots. Our work provides insights into the role of plants and amendments during metal remediation and their complex interactions in constructed treatment wetlands.
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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 ».