Crystalline iron oxide mineral (magnetite) accelerates methane production from petroleum hydrocarbon biodegradation
Notice bibliographique
Résumé
Methane (CH 4 ) emissions are a factor in climate change; in addition, CH 4 production may affect reclamation of fluid fine tailings (FFT) in tailings ponds, and end-pit lakes (EPLs). In laboratory cultures, we investigated the effect of crystalline iron mineral (magnetite) on CH 4 production from the biodegradation of hydrocarbons added to FFT collected from methanogenically more and less active sites in a demonstration EPL. Magnetite enhanced CH 4 production from both sites, having a greater effect in more active FFT, where it increased the CH 4 production rate as much as 48% (from 6.67 μmol d −1 to 9.87 μmol d −1 ) compared to FFT without magnetite. Correspondingly, magnetite hastened biodegradation of hydrocarbons (monoaromatics, n -alkanes and iso -alkanes), with a pronounced effect on o- xylene, ethylbenzene, m/p- xylenes, n -octane, n -nonane, and 2-methyloctane, where biodegradation rates increased by 46, 117, 11, 45, 28 and 37%, respectively, compared to FFT without magnetite. Little Fe II was produced, suggesting that magnetite is not being used as an electron acceptor but rather functions as a conduit for electron transfer. Thus, magnetite may be a suitable amendment to enhance bioremediation of anaerobic environments contaminated with hydrocarbons. Importantly, our observations imply that magnetite may increase CH 4 emissions from terrestrial ecosystems, thus affecting carbon budget estimations. • First study to document the role of magnetite in hydrocarbon biodegradation. • Magnetite increased methanogenic biodegradation kinetics of hydrocarbons. • Higher biodegradation kinetics enhanced methane production from oil sands tailings. • The results suggest the role of magnetite in bioremediation of contaminated sites. • Magnetite may have implications in methane emission from terrestrial ecosystem.
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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) | 0,001 | 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 ».