Die zweite Phase des Abbaus beginnt, wenn die Biodegradation nicht mehr durch die Sauerstoffverfügbarkeit limitiert ist. In allen Poren ist dann genügend O2 vorhanden, um den Abbau des verfügbaren Dieselöls aufrecht zu erhalten. Jetzt dominiert die Substratkinetik, bzw. die Bioverfügbarkeit, die Abbaugeschwindigkeit.
Hupe et al. (1998) haben bei Abbauexperimenten in durchlüfteten Bioreaktoren die Sauerstofflimitierung untersucht. Sie konnten nachweisen, dass in den ersten Wochen der Biodegradation O2 den Abbau limitiert, indem sie den Sauerstoffpartialdruck in der einströmenden Luft variierten. In der ersten Versuchsphase steigerte sich der Abbau bei höherem O2-Anteil. Später spielte dieser Faktor kaum noch eine Rolle, und selbst bei geringen Partialdrücken (1 Vol.%) war immer genug Sauerstoff vorhanden, um den Abbau zu gewährleisten. Nun kontrollierte die Bioverfügbarkeit die Biodegradation. Ob diese Resultate auf Mietensanierungen übertragbar sind, kann erst geklärt werden, wenn die entsprechenden Versuchsserien durchgeführt werden. Allerdings ist es eher wahrscheinlich, dass in Systemen mit intermediärem Maßstab, wie es das TERRAFERM-Verfahren darstellt, die Sauerstofflimitierung eine noch ausgeprägtere Rolle spielt, weil sie zum einen größer sind und zum anderen das Sanierungsmilieu nicht so optimiert werden kann wie in Bioreaktoren. Bei In Situ-Sanierungen ist der mikrobielle Abbau von Kohlenwasserstoffen auf einen schmalen, gut durchlüfteten Bereich an der Oberfläche beschränkt. Tiefere Schichten werden gar nicht mit Sauerstoff versorgt, weil neben den MKW-Abbauern auch andere Organismen den Sauerstoff an der Oberfläche verbrauchen und das Porenluftvolumen insgesamt geringer ist. Das ist sicherlich einer der Hauptgründe dafür, dass der Abbau bei In Situ-Sanierungen erheblich niedriger ist als unter Laborbedingungen [Sturman et al., 1995].
Das Verhalten des Modells bei Variation der Parameter ist stabil. Bei kleinen Veränderungen der Parameter kommt es in keinem Fall zu sprunghaften Abweichungen in den Ergebnissen. Natürlich ist das Modellverhalten unterschiedlich empfindlich gegenüber Änderungen der einzelnen Variablen. Diese werden im Folgenden gesondert diskutiert.