Membrane Interface Probe Protocol for Contaminants in Low‐Permeability Zones
Notice bibliographique
Résumé
Accurate characterization of contaminant mass in zones of low hydraulic conductivity (low k) is essential for site management because this difficult-to-treat mass can be a long-term secondary source. This study developed a protocol for the membrane interface probe (MIP) as a low-cost, rapid data-acquisition tool for qualitatively evaluating the location and relative distribution of mass in low-k zones. MIP operating parameters were varied systematically at high and low concentration locations at a contaminated site to evaluate the impact of the parameters on data quality relative to a detailed adjacent profile of soil concentrations. Evaluation of the relative location of maximum concentrations and the shape of the MIP vs. soil profiles led to a standard operating procedure (SOP) for the MIP to delineate contamination in low-k zones. This includes recommendations for: (1) preferred detector (ECD for low concentration zones, PID or ECD for higher concentration zones); (2) combining downlogged and uplogged data to reduce carryover; and (3) higher carrier gas flow rate in high concentration zones. Linear regression indicated scatter in all MIP-to-soil comparisons, including R(2) values using the SOP of 0.32 in the low concentration boring and 0.49 in the high concentration boring. In contrast, a control dataset with soil-to-soil correlations from borings 1-m apart exhibited an R(2) of ≥ 0.88, highlighting the uncertainty in predicting soil concentrations using MIP data. This study demonstrates that the MIP provides lower-precision contaminant distribution and heterogeneity data compared to more intensive high-resolution characterization methods. This is consistent with its use as a complementary screening tool.
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 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».