Analysis into the viability of pea gravel as a diffusing material for biostimulation systems in petroleum hydrocarbon‐contaminated soils
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Injecting biostimulatory solutions around underground storage tanks (UGSTs) promotes petroleum hydrocarbon (PHC) bioremediation without the use of intrusive infrastructure. Yet, it is unclear how the interaction between porous bedding material (i.e., pea gravel) and biostimulatory solutions impacts PHC biodegradation rates. Consequently, we assessed whether pea gravel can act as an inert diffusion material that facilitates PHC bioremediation within UGST beds. First, we evaluated how biostimulatory solution elution through pea gravel (i.e., weathered) altered nutrient composition and benzene degradation rates. Suspected microbial activity decreased the proportion (i.e., nutrient concentration after pea gravel elution divided by initial biostimulatory solution concentration) of ammonium (0.45–0.84) and citrate (0.0–0.25) in effluents. In comparison, the proportion of anaerobic electron acceptors sulfate (0.91–1.08) and nitrate (0.78–1.0) were largely unaffected by pea gravel sorption. After 28 days, the weathered biostimulatory solution degraded 25 ± 0.50% of added benzene at rates similar (0.010 ± 0.002 days −1 ) to fresh biostimulatory solution (0.008 ± 0.001 days −1 ). Next, using positron emission tomography (PET) with [ 18 F]‐fluorodeoxyglucose and [ 18 F]‐fluoride, we evaluated the risks of biofilm fouling to gravel beds. In agreement with the reduced nutrient concentration, PET results show that the biostimulatory solution promoted microbial growth on the surface of the pea gravel. Yet, as the pore space occupied by bacteria remained low (between 8.8% and 13%) following biostimulatory solution elution, biofilm formation is not a concern. Therefore, pea gravel environments in tank nest areas can support PHC biostimulatory solution delivery with minimal consequences.
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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 ».