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Enregistrement W1879508563 · doi:10.1139/cgj-2012-0198

Examining fly ash as a sorbent for benzene, trichloroethylene, and ethylbenzene in cement-treated soils

2013· article· en· W1879508563 sur OpenAlexafffundvenue
Craig B. Lake, Ghazal Arefi, Pak K. Yuet

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEthylbenzeneSorptionFly ashSorbentTrichloroethyleneCementBenzeneFreundlich equationEnvironmental chemistryBTEXChemistryEnvironmental scienceWaste managementMaterials scienceAdsorptionComposite materialOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to examine the potential for beneficial reuse of fly ash as a sorbent for benzene, trichloroethylene, and ethylbenzene in soils treated with cement (i.e., cement-based solidification/stabilization (S/S)). Batch testing was performed with soil–cement mixtures containing fly ash and compared with similar samples with humic acid as a source of organic carbon. The experimental batch test results were fit to the Freundlich sorption model assuming both linear and nonlinear behavior. It was found that the level of sorption is low for benzene and trichloroethylene, but relatively higher for ethylbenzene. Cement addition appeared to not only decrease sorption values obtained for fly ash, but also eliminate the nonlinear sorptive behavior, likely due to the blocking–coating of sorption sites. To demonstrate the practical application of the sorption observed, a hypothetical contaminated site is modeled with a one-dimensional contaminant transport program. It iss shown that the addition of fly ash can potentially reduce off-site migration of trichloroethylene (TCE), but is more effective at reducing ethylbenzene migration, for the time frames considered in the modeling.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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