Enhanced Soil Decontamination via Electrokinetic Removal of Organic Pollutants
Notice bibliographique
Résumé
Soil pollution is one of the concern issues in the Asia region. Soil acts as a shelter for underground microorganisms and provides nutrients for plants. Most of the organic contaminants are sourced from agriculture and industrial areas. Organic contaminants which are volatilized and immiscible lead to air and water pollution. Electrokinetic remediation is a technology that has been developed for soil remediation since a few decades ago. It is not fully developed and is still under investigation. Electrokinetic remediation is being applied to improve the removal efficiency of organic contaminants which exist in low hydraulic conductivity of soil or fine-grained soil. Generally, a low direct current, 1DCV/cm is applied. Facilitating agents including surfactant and co-solvent combined with electrokinetic remediation eliminated more organic contaminants compared with electrokinetic remediation alone. Electrokinetic remediation with the addition of bioremediation or phytoremediation process manipulates the transportation of organic contaminants in soil to increase the efficiency of remediation technologies. Electrokinetic remediation is recommended due to its flexibility, cost-effectiveness, and safety. One of the drawbacks is low effectiveness in removing non-polar organic pollutants due to weak desorption capacity and poor solubility in water. Co-solvents and surfactants can be introduced as alternatives to enhancing the solubility of non-polar pollutants and reducing surface tension, which improves their mobility within the soil matrix. These facilitating agents help improve the overall effectiveness of electrokinetic remediation, particularly for challenging contaminants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».