Bioremediation of Crude Oil Contaminated Saline Soil Using a Bacterial Consortium and Different Carriers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bioremediation of crude‐oil‐contaminated soils is critical to supporting soil ecosystem health and functioning. Here, to explore the potential for different remediation strategies to restore soil microbial functioning and enhance remediation, three strains of bacteria, Bacillus toyonensis, Bacillus sp. and Bacillus cereus, were inoculated to saline, crude oil‐contaminated soil collected from Azadegan Oil Field, Iran. Bacteria were added using different carriers, including corn biochar, humic acid, chitosan and kaolin, and free bacteria as a control. Changes in soil metal concentrations and residual crude oil were determined after 60 days of incubation. Soil respiration, microbial biomass, and enzyme (dehydrogenase and catalase) activities were measured. The carriers accompanying a bacterial consortium were more efficient than free bacteria in removing crude oil and heavy metals from soil, and they performed better in removing n‐alkanes with carbon chains of C12–24. The oil removal rate and metal immobilization efficiencies were greatest in soils with chitosan‐bacteria treatment, with removal of crude oil, Al, Pb, Sr, and Cr (93%, 63%, 37%, 54%, and 15%, respectively) greater than for soils with free cells without treatment (61%, 54%, 9%, 50%, and 3%, respectively). Soil electrical conductivity decreased after application of bacterial mixtures with and without carriers. The inoculation of bacteria and application of soil amendments increased soil microbial biomass carbon and the activity of catalase and dehydrogenase. Overall, our results indicated the greatest potential remediation was achieved by applying immobilized microorganisms in chitosan to accelerate the biodegradation of crude oil and the removal of heavy metals.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».