Attenuation of Metals and Inorganics- Insights from Laboratory Testing Approaches.pdf
Notice bibliographique
Résumé
Natural Attenuation of Metals and Inorganics: Insights from Laboratory Testing Approaches Authors Ms. Larissa Smith - Canada - SiREM Mr. Michael Healey - Canada - SiREM Mr. Jeff Roberts - Canada - SiREM Ms. Allison Kreinberg - United States - Geosyntec Consultants, Inc. Ms. Crystal Wilson - United States - Geosyntec Consultants, Inc. Mr. Lane Dorman - United States - Geosyntec Consultants, Inc. Mr. Andrzej Przepiora - Canada - Geosyntec Consultants, Inc. Abstract Laboratory treatability studies can be used to evaluate and optimize groundwater treatment options for contaminants found at coal combustion residual (CCR) sites. An important consideration in groundwater treatment selection is the suitability of monitored natural attenuation (MNA) as a treatment component or as a stand-alone passive treatment. This presentation will focus on the use of treatability testing to evaluate enhanced and natural attenuation treatment options for redox sensitive metals in CCR-impacted groundwater. In one demonstration, a comprehensive laboratory program was performed based upon the USEPA’s tiered approach to identify the natural attenuation processes, rates, attenuation capacities, and longevity of arsenic (As),lithium (Li), sulfate (SO42-), and boron (B) impacted groundwater from CCR impoundment sites. At the Site, the testing was used to develop site-specific sorption coefficients, demonstrate that after sorption, potential desorption back into groundwater would not be affected by redox conditions, and provide insight into the attenuation mechanisms. These findings helped to support MNA as part of the corrective action plan submitted to the regulator. In a second demonstration, zero valent iron (ZVI) was used to reduce and sorb As from groundwater. The results from the treatability study were used to support the feasibility assessment for the Site.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».