Monitoring carbon-based remediation of DNAPL-contaminated groundwater via spectral induced polarization
Notice bibliographique
Résumé
Colloidal activated carbon (CAC) is an emerging remedial enhancement fluid that is injected into the subsurface to adsorb hazardous industrial compounds for subsequent removal. CAC-enhanced remediation relies on accurate subsurface characterization and monitoring to ensure CAC reaches intended treatment locations. The objective of this study was to assess the effectiveness of the spectral induced polarization (SIP) technique to track CAC migration within porous media and its adsorption of the chlorinated solvent, tetrachloroethylene (PCE). Dynamic column experiments were performed with cyclic injection and flow of groundwater, CAC, and PCE within porous media, and simultaneous measurements of SIP and effluent quality. Results showed an increase in both the real and imaginary conductivities of the SIP response during injection/flow of CAC within porous media. Real conductivity returned to pre-CAC levels during subsequent flushing of CAC with groundwater, which had left behind only carbon-coated soil grains; however, imaginary conductivity identified the change in polarizability due to the alterations on the grain surface. The subsequent adsorption of aqueous phase PCE did not generate a distinctive change in SIP response, mainly due to the low 50 mg/L concentrations used. Overall, this study suggests that SIP can be a valuable tool to effectively and non-invasively track the migration of injected CAC within porous media for contaminant adsorption, suggesting it can be used to enhance the implementation and management of environmental remediation programs.
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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) | 0,000 | 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 ».