In-Situ Remediation of Heavy Metal–Contaminated Sediments Using the Resuspension Technique
Notice bibliographique
Résumé
Heavy metal pollution in sediments and soil is an unavoidable anthropogenic issue with implications for quality of life and is a major long-term remediation challenge. This paper aimed to evaluate an in-situ remediation technique (resuspension) for sediment that may be employed in a variety of contaminated site cleanup programs. Surface sediment samples were obtained from a shallow harbor on the St. Lawrence River, in Canada in 2019. Harbor sediment from the St. Lawrence River in Quebec is anthropogenically polluted by metals. Various experiments were performed using a designed reactor to evaluate sediment resuspension remediation technology. The method is based on sediments with a higher specific surface area that adsorb more metal contaminants. Therefore, the objective was to remove this fraction by the resuspension technique. Results showed that the levels of seven metals (As, Cd, Cr, Cu, Ni, Pb, and Zn) were reduced by removing only 2.63% of the sediment. Removal efficiency values varied from 3.48% for Cd to 32.4% for Cu). The results of the sequential extraction tests imply that the resuspension technique is capable of decreasing the risk of remobilization of heavy metals in the aquatic ecosystem. Therefore, this method could potentially be used to remediate metal–contaminated sediment with minimal sediment removal.
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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 | 0,000 |
| 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 ».