Crop straw biochar enhances hydrocarbon adsorption in ground water
Notice bibliographique
Résumé
Hydrocarbon fuel production and use can pose environmental risks, such as spills during extraction and transportation, which can contaminate soil, damage vegetation, adversely affect human and animal health, and contaminate ground water with soluble hydrocarbons, that could spread to surrounding areas. Our study evaluates the simultaneous adsorption capacity of canola straw biochar for 12 hydrocarbon pollutants in ground water from a northern peatland. This approach simulates the simultaneous contamination of multiple hydrocarbon classes in a complex aqueous matrix. In the laboratory, canola straw biochar remediated benzene, toluene, ethylbenzene, and xylene (BTEX), and linear chained and polycyclic aromatic hydrocarbons from ground water. BTEX concentrations significantly decreased with application of 1 g L −1 biochar, achieving a remediation efficiency of over 95 % within 7 days. Increasing application rates enhanced remediation efficiency, exceeding 99 % at a 2 g L −1 application rate. Hydrocarbon adsorption on biochar is a complex process involving surface interactions and diffusion-controlled steps, with the kinetic data fitting well to models indicative of chemisorption. X-ray photoelectron spectroscopy, BET/CO 2 porosimetry and Fourier transform infrared spectroscopy corroborated theoretical isotherm and kinetic models, indicating that functional groups on the biochar surface play a crucial role in adsorption, primarily through hydrophobic and π-π interactions. The results enhanced our understanding of adsorption mechanisms for multiple hydrocarbon classes in complex matrices under controlled laboratory conditions, and positioned canola straw biochar as an effective remediation technique for hydrocarbon water treatment. Biochar is made from waste agricultural materials and sequesters carbon, contributing to environmentally sustainable remediation and a circular economy.
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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 ».