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Enregistrement W1708753980 · doi:10.1139/cgj-2013-0306

Intrinsic and relative permeabilities of shredded municipal solid wastes from the Qizishan landfill, China

2014· article· en· W1708753980 sur OpenAlexvenueno aff
Xiao Bing Xu, Tony L. T. Zhan, Yunmin Chen, R.P. Beaven

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésBoreholePermeability (electromagnetism)Air permeability specific surfaceGeotechnical engineeringWater contentSoil scienceEnvironmental scienceSoil waterMaterials scienceGeologyComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Testing specimens for laboratory analysis were created from borehole samples of municipal solid waste (MSW) drilled from different depths at the Qizishan landfill, China. Laboratory water retention curve (WRC), water permeability, and air permeability tests were carried out to study the effects of compression and biodegradation on intrinsic permeability and the effect of water content on the relative permeability of the borehole specimens. The value of intrinsic permeability coefficient, k0, in the Kozeny–Carman model was found to be influenced by both the compression and biodegradation processes. Furthermore, the intrinsic permeability, ki, measured by air was found to be about one order of magnitude larger than that measured by water. Based on the regression results of WRC, relative water and air permeabilities were analyzed through the van Genuchten–Mualem (vG–M) model. The measured relative air permeability could be well fitted by the vG-M model. The value of parameter γv was found to be critical for a good prediction of relative water and air permeabilities using the vG-M model.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations64
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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