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Enregistrement W1561311067 · doi:10.1002/2013wr013773

A new model for coupled multicomponent NAPL dissolution and aqueous-phase transport, with application to creosote dissolution in discrete fractures

2013· article· en· W1561311067 sur OpenAlexaff
Scott K. Hansen, Bernard H. Kueper

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolutionAqueous solutionPhase (matter)Environmental scienceSoil sciencePetroleum engineeringChemistryChemical engineeringGeologyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[1] This paper concerns a new modeling approach to multicomponent NAPL dissolution and transport, based on analytic solutions and Laguerre series. This approach allows virtually any of the numerous existing 1-D analytic transport solutions in the literature to be coupled with arbitrary boundary conditions stemming from nonlinear NAPL dissolution, as dictated by Raoult's Law. A computer implementation of this approach to coupled dissolution and transport in parallel fractures—which no other screening tool known to the authors covers—is presented. This is verified against an existing analytic transport solution that assumes a constant boundary condition. Subsequently, the model is demonstrated via a study of separation of PAH and phenolic plumes generated by dissolution of creosote, using the new computer implementation. The PAH and phenolic constituents of creosote strongly differ in both their dissolution and their transport behavior, and this is shown to necessitate the use of a tool that can account for both processes, such as the one developed here. We also find the possibility of PAH and phenolic plumes becoming entirely disjoint.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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