5. Summary and conclusionsThe goal

5. Summary and conclusions
The goal of this work was to develop a simulation tool to investigate how different microbial functional groups and interactions among these groups impact the chemical composition of fluids and minerals in anoxic subsurface environments. Microbial metabolisms mark the environment with chemical signatures — the reactants and products unique to the pathways. In natural environments where diverse metabolisms proceed simultaneously, interactions among the pathways mask the metabolic signatures, which become less informative. Under such circumstances, models based on microbial physiology can be used to infer the occurrence and to quantify the significance of different metabolisms (Maurer and Rittmann, 2004).

The physiology-based model considers potential microbial functional groups capable of degrading ethanol to bicarbonate and methane. This model accounts for the common electron acceptors in anoxic subsurface environments, including nitrate, Fe(III) oxide, sulfate, and bicarbonate. Where significant O2, manganese IV, elemental sulfur, and other electron acceptors are present, the corresponding functional groups can be included accordingly (see Supporting Information Section S3).

Application of the model to the aquifer sediments of ORFRC Area 2 illustrates how physiology-based modeling, combined with laboratory experimentation, can reveal metabolic pathways that are significant in subsurface sediments. According to the best-fit modeling results (Table 2 and Fig. 2 and Fig. 3), only five catabolic reactions were significant in metabolizing ethanol in the sediment slurry experiment. Hence, to simulate field-scale ethanol metabolism in the aquifer at ORFRC Area 2, it may not be necessary to consider all catabolic reactions that potentially participate in ethanol metabolism. Instead, simulation time may be minimized, and data fitting simplified, by focusing (at least initially) on the active catabolic reactions identified in this study. This path toward field-scale reactive transport simulation offers the potential to integrate microbial physiology into the prediction of the long-term impact of in situ biostimulation strategies and can be applied to simulate in situ bioremediation with ethanol, acetate, or hydrogen-release compound (e.g., glycerol polylactate) as the electron donors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5. สรุปและบทสรุปเป้าหมายของงานนี้คือการ พัฒนาเครื่องมือการจำลองกลุ่ม functional จุลินทรีย์ต่าง ๆ วิธีการตรวจสอบ และโต้ตอบระหว่างกลุ่มเหล่านี้มีผลกระทบต่อองค์ประกอบทางเคมีของของเหลวและแร่ธาตุในสภาพแวดล้อม subsurface anoxic จุลินทรีย์ metabolisms ทำเครื่องหมายสิ่งแวดล้อม ด้วยลายเซ็นเคมี — reactants และผลิตภัณฑ์เฉพาะทางเดิน ในสภาพแวดล้อมทางธรรมชาติที่หลากหลาย metabolisms ดำเนินพร้อมกัน ระหว่างทางเดินหน้ากากเผาผลาญลายเซ็น ซึ่งเป็นข้อมูลน้อย ภายใต้สถานการณ์ รุ่นที่ใช้ในสรีรวิทยาของจุลินทรีย์สามารถใช้รู้การเกิดขึ้น และวัดปริมาณความสำคัญของ metabolisms ต่าง ๆ (Maurer และ Rittmann, 2004)แบบตามสรีรวิทยาพิจารณากลุ่ม functional จุลินทรีย์อาจสามารถลดเอทานอลไบคาร์บอเนตและมีเทน รุ่นนี้บัญชีสำหรับ acceptors อิเล็กตรอนทั่วไประบบ subsurface anoxic ไนเตรต Fe(III) ออกไซด์ ซัลเฟต และไบคาร์บอเนต สำคัญ O2 แมงกานีส IV ธาตุกำมะถัน และอื่น ๆ acceptors อิเล็กตรอนที่อยู่ กลุ่ม functional สอดคล้องได้รวมตามลำดับ (ดูสนับสนุนข้อมูลส่วน S3)โปรแกรมประยุกต์ของแบบจำลอง aquifer ตะกอน ORFRC ตั้ง 2 แสดงว่าสรีรวิทยาตามโมเดล รวมกับห้องปฏิบัติการทดลอง สามารถแสดงมนต์เผาผลาญที่สำคัญใน subsurface ตะกอน พอดีดีที่สุดตามโมเดลผล (ตารางที่ 2 และ Fig. 2 และ Fig. 3), เพียงห้า catabolic ปฏิกิริยาสำคัญในเอทานอลในการทดลองสารละลายตะกอน metabolizing ดังนั้น การจำลองเผาผลาญเอทานอลขนาดฟิลด์ใน aquifer ORFRC ตั้ง 2 มันไม่ได้จำเป็นต้องพิจารณาทั้งหมด catabolic ปฏิกิริยาที่อาจมีส่วนร่วมในการเผาผลาญของเอทานอล แทน อาจจะลดเวลาการจำลอง และข้อมูลที่เหมาะสม ประยุกต์ โดย (เริ่มที่) เน้นปฏิกิริยา catabolic งานที่ระบุในการศึกษานี้ เส้นทางขนส่งปฏิกิริยาฟิลด์ขนาดจำลองนี้มีศักยภาพในการบูรณาการสรีรวิทยาของจุลินทรีย์เป็นการคาดเดาผลกระทบระยะยาวของกลยุทธ์ใน situ biostimulation และสามารถใช้กับจำลองววิธีใน situ กับเอทานอล acetate หรือสารประกอบไฮโดรเจนปล่อย (เช่น กลีเซอร polylactate) เป็นผู้บริจาคอิเล็กตรอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

5 . สรุปและข้อสรุป
เป้าหมายของงานนี้ คือ พัฒนาแบบจำลองเพื่อศึกษาวิธีการที่แตกต่างกันของเครื่องมือการทำงานกลุ่มและปฏิสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อองค์ประกอบทางเคมีของน้ำและแร่ธาตุในดินจำลองสภาพแวดล้อม จุลินทรีย์เมแทบอลิซึมมาร์คสภาพแวดล้อมที่มีลายเซ็น - สารเคมีสารตั้งต้นและผลิตภัณฑ์เฉพาะเส้นทาง .ในสภาพแวดล้อมทางธรรมชาติที่หลากหลาย metabolisms ดำเนินการพร้อมกัน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างแนวทางรูปแบบลายเซ็นการเผาผลาญอาหาร ซึ่งเป็นข้อมูลที่น้อยกว่า ภายใต้สถานการณ์ดังกล่าว รูปแบบตามสรีรวิทยาของจุลินทรีย์สามารถใช้ยืนยันการเกิด และวัดสำคัญของการเผาผลาญอาหารที่แตกต่างกัน ( เมาเร่อ และ rittmann , 2004 ) .

สรีรวิทยาพื้นฐานของรูปแบบพิจารณาศักยภาพการทำงานกลุ่มสามารถสลายเอทานอลไบคาร์บอเนตและมีเทน รุ่นนี้บัญชีสำหรับเปรียบเทียบในดินทั่วไปอิเล็กตรอนนอกสภาพแวดล้อม ได้แก่ ไนเตรท , Fe ( III ) ออกไซด์ซัลเฟต และไบคาร์บอเนต ที่สำคัญ O2 , แมงกานีส 4 ธาตุกำมะถัน และอิเล็กตรอนเปรียบเทียบอื่น ๆที่มีอยู่ที่สามารถรวมการทำงานกลุ่มตาม ( ดูส่วนสนับสนุน S3 ข้อมูล )

การประยุกต์ใช้โมเดลกับชั้นตะกอนของ orfrc เขต 2 แสดงให้เห็นถึงวิธีการสรีรวิทยาพื้นฐานแบบผนวกกับการทดลองในห้องปฏิบัติการ สามารถเปิดเผยเส้นทางการเผาผลาญอาหารที่สำคัญในดินตะกอน ตามเพื่อที่ดีที่สุดเหมาะสมกับผลลัพธ์ ( ตารางที่ 2 และ รูปแบบ2 และรูปที่ 3 ) เท่านั้น ห้า catabolic ปฏิกิริยาที่สำคัญใน metabolizing เอทานอลในสารละลายดิน การทดลอง ดังนั้น เพื่อจำลองระดับฟิลด์เอทานอลการเผาผลาญในชั้นน้ำที่ orfrc พื้นที่ 2 , มันอาจไม่จำเป็นที่จะต้องพิจารณาทั้งหมดที่อาจมีส่วนร่วมในปฏิกิริยา catabolic การเผาผลาญเอทานอล แต่เวลาจำลองอาจจะลด และกระชับข้อมูลง่ายขึ้นโดยเน้น ( อย่างน้อยแรก ) ใช้วงเล็บภาษีปฏิกิริยาพบในการศึกษานี้ เส้นทางสู่ระดับฟิลด์เชิงรับการขนส่งจำลองมีศักยภาพที่จะรวมสรีรวิทยาของจุลินทรีย์ในการคาดการณ์ในระยะยาวผลกระทบของกลยุทธ์ biostimulation แหล่งกำเนิดและสามารถใช้ในการจำลองในแหล่งกำเนิดน้ำมันที่มีเอทานอล อะซิเตท หรือไฮโดรเจนปล่อยสารประกอบ ( Eกรัม กลีเซอรอล polylactate ) เป็นตัวให้อิเล็กตรอน .