Enhanced mercury removal from contaminated soils in cold regions via KI leaching and freeze-thaw cycle
Notice bibliographique
Résumé
Mercury (Hg) contamination in seasonally frozen soils presents significant environmental and health risks, with effective remediation remaining challenging. This study explores a novel remediation approach combining potassium iodide (KI) leaching with freeze-thaw cycle to enhance Hg removal. Laboratory aging and batch experiments were used to elucidate factors controlling Hg adsorption, desorption, and mobility. Soil column experiments evaluated four strategies: (i) water leaching, (ii) KI leaching, (iii) KI saturation and water leaching, and (iv) KI saturation, freeze-thaw cycle and water leaching. Results showed that Hg adsorption was controlled by soil organic matter and clay content, while KI-induced Hg release involved complex desorption via heterogeneous diffusion. Water leaching showed negligible Hg removal (0.59 %), while KI leaching removed 78.96 % Hg and increased residual mobile Hg fractions and soil toxicity. Optimized methods (iii: 73.31 %; iv: 76.37 %) enhanced Hg removal while reducing toxicity and saving 90 % KI dosage. Crucially, the freeze-thaw-enhanced method soil exhibited significantly lower Hg mobility, reducing mobile and semi-mobile fractions by 21.00 % and 8.21 %, respectively, compared to non-freeze-thaw treatment. This enhancement stems from frozen front-driven Hg migration, where freeze-thaw cycle disrupts soil structure, releases bounded Hg, and enhances hydraulic conductivity for effective contaminant removal. Moreover, this approach eliminates the need for engineered well and pump systems required by regular chemical washing/leaching methods. Integrating KI leaching with freeze-thaw cycle offers a promising, cost-effective, and less toxic strategy for mercury remediation in seasonally frozen regions. These findings advance nature-based remediation solutions and contribute to the development of theoretical models for pollutant transport under dynamic environmental conditions. • Soil organic matter and clay content modulate Hg mobility and stability. • KI leaching effectively removes over 76 % of Hg by forming stable complexes. • Hg desorption by KI involves a complex mechanism with heterogeneous diffusion. • Freeze-thaw cycle improves Hg removal efficiency and reduces residual Hg toxicity. • Combined leaching and freeze-thaw is cost-effective for seasonally frozen regions.
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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 ».